Endoscopic biopsies of duodenal polyp/mass lesions: a surgical pathology review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Endoscopic biopsies of duodenal polyp/mass lesions are uncommon surgical pathology specimens. A surgical review with a report on three unusual duodenal polyp/mass lesions is presented. METHODS: A computer-based data search of duodenal polyp/mass lesions was conducted at the Saskatoon Health Region using the Lab Information System from 1996 to 2009. The source codes used included DUOBX and DUO. Surgical material on the retrieved cases was reviewed. RESULTS: The three index cases included duodenal polyp/mass lesions, which on primary analysis were diagnosed as 'poorly differentiated' carcinomas with some unusual features. The accurate diagnoses of metastatic renal cell carcinoma, metastatic phaeochromocytoma and metastatic malignant melanoma, respectively, were confirmed with retrospective analysis of previous clinical and pathological records. 130 duodenal polyp/mass related lesions were identified. 33% of these lesions were malignant and 67% were benign/normal. The majority of these biopsies originated in patients aged 60-79 years. Malignant lesions were more common in men (61%) than women (39%). 88% of the malignant cases were of carcinomatous origin. 16.3% of the carcinomas were reclassified as metastatic lesions arising from lung, breast, colon and pancreas. 41% of the benign cases had no significant pathological abnormalities. The remainder were predominantly adenomatous (14.9%) and inflammatory (13.8%) in origin. CONCLUSIONS: Endoscopic biopsies of duodenal polyp/mass lesions remain an uncommon specimen (0.01% in the authors' surgical pathology practice). Nevertheless, accurate identification of the exact pathology, even in 'poorly differentiated' high-grade carcinomas is advocated, as metastatic lesions will require specific treatment plans in conjunction with treatment of their primary tumour.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».