Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background. —Granular cell changes can be observed in a variety of benign and malignant tumors, and are seen more commonly in granular cell tumors, which in about 5% of cases develop in the breast. Granular cells also have been observed in sites of previous trauma, such as surgery, and are found to be inflammatory reactions of histiocytic origin. Methods and Results. —We investigated, morphologically and immunohistochemically, 2 granular cell lesions occurring in mastectomy scars after surgery for carcinoma. Both lesions were composed of strands and nests of large granular cells, haphazardly set in a background of fibrous tissue, with sparse inflammatory infiltrates. Several tortuous hypertrophic nerve bundles were also embedded in the fibrous tissue. A few of these nerve bundles showed degenerative changes and contained granular cells. Immunohistochemically, granular cells were positive for S100 protein, neuron-specific enolase, vimentin, and CD68 antigen. Conclusions. —We consider these proliferative lesions of peripheral nerves to have the features of both granular cell tumor and traumatic neuroma. These cases indicate that traumatic neuroma can undergo extensive granular cell changes and constitute a previously unrecognized entity, which we provisionally label granular cell traumatic neuroma. Granular cell traumatic neuroma has to be taken into consideration when evaluating lesions occurring at mastectomy scars and should be differentiated from malignant tumors with granular cells, such as apocrine carcinoma and alveolar soft part sarcoma.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».