Common and Uncommon Histologic Subtypes of Renal Cell Carcinoma: Imaging Spectrum with Pathologic Correlation
Notice bibliographique
Résumé
Renal cell carcinoma (RCC) is a cause of significant morbidity and mortality, with an estimated 35,000 new cases and 12,480 deaths in the United States in 2003. Recent advances in imaging technology, pathology, urology, and oncology permit early diagnosis of RCC and facilitate optimal management. The 2004 World Health Organization classification for renal neoplasms recognizes several distinct histologic subtypes of RCC. These subtypes include clear cell RCC, papillary RCC, chromophobe RCC, hereditary cancer syndromes, multilocular cystic RCC, collecting duct carcinoma, medullary carcinoma, mucinous tubular and spindle cell carcinoma, neuroblastoma-associated RCC, Xp11.2 translocation-TFE3 carcinoma, and unclassified lesions. Different histologic subtypes of RCC have characteristic histomorphologic and biologic profiles. Clear cell RCC is the most common subtype and has a less favorable prognosis (stage for stage) than do papillary RCC and chromophobe RCC. Collecting duct carcinoma and renal medullary carcinoma are associated with aggressive clinical behavior and a poor prognosis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».