Diagnosis of B-Cell Non-Hodgkin Lymphomas with Small-/Intermediate-Sized Cells in Cytopathology
Notice bibliographique
Résumé
Fine needle sampling is a fast, safe, and potentially cost-effective method of obtaining tissue for cytomorphologic assessment aimed at both initial triage and, in some cases, complete diagnosis of patients that present clinically with lymphadenopathy. The cytologic diagnosis of B-cell non-Hodgkin lymphomas composed of small-/intermediate-sized cells, however, has been seen as an area of great difficulty even for experienced observers due to the morphologic overlap between lymphoma and reactive lymphadenopathies as well as between the lymphoma entities themselves. Although ancillary testing has improved diagnostic accuracy, the results from these tests must be interpreted within the morphological and clinical context to avoid misinterpretation. Importantly, the recognition of specific cytologic features is crucial in guiding the appropriate selection of ancillary tests which will either confirm or refute a tentative diagnosis. For these reasons, we here review the cytologic characteristics particular to five common B-cell non-Hodgkin lymphomas which typically cause the most diagnostic confusion based on cytological assessment alone: marginal zone lymphoma, follicular lymphoma, mantle cell lymphoma, chronic lymphocytic leukemia/small lymphocytic lymphoma, and lymphoplasmacytic lymphoma. We summarize the most pertinent cytomorphologic features for each entity as well as for reactive lymphoid hyperplasia, contrast them with each other to facilitate their recognition, and highlight common diagnostic pitfalls.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».