TORAKOCHIRURGIA DNA ploidy as an independent prognostic factor: 10-year results in a group of patients surgically treated for squamous cell lung cancer
Bibliographic record
Abstract
Kardiochirurgia i Torakochirurgia Polska 2012; 9 (3) Streszczenie Wstęp: Duża zmienność biologiczna raka płuca powoduje, że mimo określonego typu histologicznego i stopnia zaawansowania raka wg klasyfikacji TNM przebieg choroby jest trudny do przewidzenia.Dlatego poszukuje się molekularnych i biochemicznych czynników mających znaczenie prognostyczne i pomocnych w kwalifikacji chorych do pooperacyjnej chemioterapii.Jednym z takich czynników mogą być zaburzenia zawartości DNA w komórkach nowotworowych, choć opinie na temat rokowniczego znaczenia ploidii są wśród badaczy podzielone.Celem pracy była ocena wpływu nieprawidłowej ilości DNA w komórkach raka na wyniki odległe (10-letnie) leczenia chirurgicznego raka płaskonabłonkowego płuca.Materiał i metody: Analizie poddano grupę 110 chorych leczonych operacyjnie z powodu raka płaskonabłonkowego płuca w latach 1995-1997.W badanej grupie było 95 mężczyzn i 15 kobiet w wieku 34-77 lat (średnia 60 lat).U 52 chorych wykonano lobektomię, u 47 pneumonektomię, a u 11 inne resekcje.Większość chorych operowano w stadium IB (35 chorych), IIB (26 pacjentów) i IIIA (22 chorych).Badany materiał stanowiły preparaty parafinowe, w których metodą cytometrii przepływowej zbadano zawartość DNA w komórkach raka.W każdym przypadku oznaczono indeks DNA, a ilość DNA w komórkach nowotworowych zilustrowano w postaci histogramów.Analizę statystyczną przeprowadzono przy użyciu program komputerowy Statistica 10.0 i oraz StatXact 8.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".