Granulation Patterns of Functional Corticotroph Tumors Correlate with Tumor Size, Proliferative Activity, T2 Intensity-to-White Matter Ratio, and Postsurgical Early Biochemical Remission
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Unlike somatotroph tumors, the data on correlates of tumor granulation patterns in functional TPIT lineage pituitary neuroendocrine tumors (corticotroph tumors) have been less uniformly documented in most clinical series. This study evaluated characteristics of 41 well-characterized functional corticotroph tumors consisting of 28 densely granulated corticotroph tumors (DGCTs) and 13 sparsely granulated corticotroph tumors (SGCTs) with respect to preoperative clinical and radiological findings, tumor proliferative activity (including mitotic count and Ki-67 labeling index), and postoperative early biochemical remission rates. The median (interquartile range (IQR)) tumor size was significantly larger in the SGCT group [16.00 (16.00) mm in SGCT vs 8.5 (9.75) mm in DGCT, p = 0.049]. T2-weighted signal intensity and T2 intensity (quantitative) did not yield statistical significance based on tumor granulation; however, the T2 intensity-to-white matter ratio was significantly higher in SGCTs (p = 0.049). The median (IQR) Ki-67 labeling index was 2.00% (IQR 1.00%) in the DGCT group and 4.00% (IQR 7.00%) in the SGCT group (p = 0.043). The mitotic count per 2 mm2 was higher in the SGCT group (p = 0.001). In the multivariate analysis, the sparse granulation pattern (SGCT) remained an independent predictor of a lower probability of early biochemical remission irrespective of the tumor size and proliferative activity (p = 0.012). The current study further supports the impact of tumor granulation pattern as a biologic variable and warrants the detailed histological subtyping of functional corticotroph tumors as indicated in the WHO classification of pituitary neuroendocrine tumors. More importantly, the assessment of the quantitative T2 intensity-to-white matter ratio may serve as a preoperative radiological harbinger of SGCTs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».