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Record W2899455699 · doi:10.1055/s-0038-1671047

Sertoli-Leydigzelltumoren (SLCT) des Ovars: Dicer1- und Foxl2-Mutationsstatus als Beitrag zur Etablierung einer neuartigen, klinisch und histopathologisch relevanten Klassifikation

2018· article· de· W2899455699 on OpenAlexaff
J Keul, F. Kommoss, AN Karnezis, Y Wang, J Pasternak, AD Hartkopf, E Oberlechner, A. Taran, A Staebler, D. Schmidt, Gilks Cb, DG Huntsman, SY Brucker, Stefan Kommoss

Bibliographic record

VenueGeburtshilfe und Frauenheilkunde · 2018
Typearticle
Languagede
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicGarlic and Onion Studies
Canadian institutionsBC Research (Canada)
Fundersnot available
KeywordsGynecologyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Zielsetzung: Sertoli-Leydigzelltumoren gehören zu den seltenen Keimstrang-Stromatumoren des Ovars. Gemäß der aktuellen WHO-Klassifikation werden SLCT in drei Differenzierungsgrade (G1-G3) und zwei histologische Sonderformen (heterolog & retiform) eingeteilt. Aktuelle Forschungsarbeiten konnten in bis zu 97% aller SLCT Dicer1-Mutationen nachweisen, nur in einzelnen Fällen wurde über FOXL2 Mutationen berichtet. Das Ziel dieser Arbeit war es, einen Beitrag zur Etablierung einer modernen, molekular basierten Klassifikation dieser seltenen Tumorentität zu leisten. Methoden: Retrospektive Erhebung klinischer Daten und Aktualisierung des follow-up für ein 45 Fälle umfassendes Kollektiv referenzpathologisch begutachteter SLCT. Dicer1- und FOXL2-Mutationstestung mittels Next generation sequencing bzw. Allelic discrimination assay. Korrelation molekularer, klinischer und morphologischer Parameter. Ergebnisse: Die Dicer1-Mutationstestung konnte in 44/45 Fällen erfolgreich durchgeführt werden, in 18/44 (41%) Fällen konnte hierbei eine Mutation nachgewiesen werden. FOXL2 Mutationen waren in 10/45 (22%) Tumoren vorhanden. In 16/45 (36%) Tumoren konnte weder im Dicer1- noch im Foxl2-Gen eine Mutation nachgewiesen werden. In keinem Fall traten beide Mutationen gleichzeitig auf. Patientinnen mit Dicer1-Mutation waren im Vergleich zu Patientinnen mit FOXL2 Mutation deutlich jünger (Median 24,5 Jahre vs. 78,5 Jahre). SLCT mit heterologen Elementen und retiforme SLCT waren stets DICER1 mutiert, G1 SLCT stets DICER1 Wildtyp. Je nach vorhandener Mutation war das Krankheitsbild eher mit androgen-induzierten Symptomen (Dicer1, p = 0,0038) bzw. östrogen-assoziierten Beschwerdebildern (FOXL2, p = 0,13) assoziiert. Zusammenfassung: Die bisher einheitlich definierte Gruppe der SLCT lässt sich mithilfe molekularer Analysen in verschiedene Subgruppen unterteilen: A. Dicer1 mutiert: prämenopausal, vermehrt Hyperandrogenismus, heterologe Elemente, retiform, G2 – 3; B. FOXL2 mutiert: postmenopausal, vermehrt Hyperöstrogenismus, G2 – 3; C. Dicer1/FOXL2 Wildtyp: perimenopausal, G1 – 3, inklusive aller G1 Tumoren.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.009

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.045
GPT teacher head0.307
Teacher spread0.262 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

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