The role of fine-needle aspiration in the diagnosis of thyroid lymphoma: a retrospective study of nine cases and review of published series
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To review the clinicopathological, cytomorphological and immunophenotyping data from new cases and published series of thyroid lymphoma diagnosed by fine-needle aspiration (FNA), in order to identify useful diagnostic features. METHODS: Cases from 1988 to 2009 with an FNA diagnosis of thyroid lymphoma were selected from hospital records. An electronic MEDLINE and EMBASE search retrieved published series from 1980 to 2009. Available clinical, cytomorphological and immunophenotyping data from all cases were collected. In our cases, cytology slides and available surgical specimens were also reviewed. RESULTS: There were nine cases from eight of our patients, and 70 reviewed cases from eight series with at least four patients each. The most common presentation was a rapidly enlarging thyroid mass. Average patient age was 61 years in reviewed cases and 72 years in our cases. Large-cell lymphoma was the predominant subtype, revealing relatively monotonous populations of large, abnormal lymphoid cells. One of our cases, later diagnosed as marginal zone lymphoma, showed small lymphocytes with plasmacytoid features. Immunoprofiling information was available in five of our cases (three by immunocytochemistry and two by laser scanning cytometry) and in 34 reviewed cases (22 by immunocytochemistry, six by flow cytometry, and six by flow cytometry or immunocytochemistry). CONCLUSIONS: Cytological diagnosis of thyroid lymphoma requires careful analysis of morphological, clinical and immunophenotypic information. The presented data suggest certain helpful features: a fast-growing nodule in an elderly patient, a monotonous population of large abnormal cells in a background of lymphoglandular bodies, a predominant population of plasmacytoid lymphocytes, and immunophenotyping demonstrating light chain restriction.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».