Ocular surface squamous cell neoplasia: risk factors for aggressive growth behaviour and the role of Ki-67
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Analyzing characteristics of ocular surface squamous cell neoplasia (OSSN) at first diagnosis and potential risk factors for aggressive growth behaviour. DESIGN: Retrospective. METHODS: Including patients with first diagnosis of OSSN at a tertiary center from 2013 until 2022. Cases were analyzed regarding demographics, clinical findings, and histopathological findings, including Ki-67 expression. RESULTS: A total of 153 patients with first diagnosis of histopathological confirmed OSSN were included. Mean age was 72 years (36-98), with a slight male predominance (66%; n = 101). Most patients had invasive squamous cell carcinoma (SCC; 45.8%, 70), followed by carcinoma in situ (CIS; 37.9%, 58) and epithelial dysplasia (ED; 16.3%, 25). Duration of symptoms varied significantly: ED 6 months (0-36), CIS 1.5 (0-48), SCC 3 (0-36) (p = 0.048). 44.3% (51/115) of cases were previously misdiagnosed, and, therefore, inadequately treated. Orbital involvement was observed in 8.5% (13), intraocular in 1.3% (2), metastasis in 2.7% (4) at initial diagnosis. Ki-67 labeling index (LI) varied significantly across subtypes: ED 35% (2-87%), CIS 45% (11-85%), SCC 50% (18-93%) (p = 0.007) and was higher with involvement of the caruncle, lower fornix, lower eyelid margin, or tarsus (p = 0.023). Patients with globe or orbit invasion had significantly longer median symptom duration (6 months (0-48) vs 2 (0-48); p = 0.01). Patients with metastasis exhibited significantly higher Ki-67 LI (p = 0.027). CONCLUSIONS: Our study found extended time intervals from first symptoms to first correct diagnosis correlate with higher risk for advanced SCC. Further, elevated Ki-67 LI correlated with more invasive tumor entities, such as SCC and CIS, and indicate an increased risk of metastasis.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».