Spindle cell melanocytic lesions—part I: an approach to compound naevoidal pattern lesions with spindle cell morphology and Spitzoid pattern lesions
Notice bibliographique
Résumé
Melanocytic lesions show great morphological diversity in their architecture and the cytomorphological appearance of their composite cells. Whereas functional melanocytes reveal a dendritic cytomorphology and territorial isolation, lesional naevomelanocytes and melanoma cells typically show epithelioid, spindled or mixed cytomorphologies and a range of architectural arrangements. Spindling is common to melanocytic lesions, and may be either a characteristic feature or a divergent appearance. The presence of spindle cells may mask the melanocytic nature of a lesion, and is often disconcerting, either because of its infrequent appearance in a particular lesion or its interpretation as a dedifferentiated phenotype. Spindle cell melanocytic lesions follow the full spectrum of potential biological outcomes, and difficulty may be experienced judging the nature of a lesion because of a lack of consistently reliable features to predict biological behaviour. Over time, recognition of numerous histomorphological features that may portend a more aggressive lesion have been identified. However, the translation of these features into a diagnostic entity requires a gestalt approach. Although most spindle cell melanocytic lesions can reliably be resolved with this standard approach, problem areas do exist and cause no end of grief to the surgical pathologist or dermatopathologist. In this review, the authors present their algorithmic approach to spindle cell melanocytic lesions and discuss each entity in turn, in order to (1) model a systematic approach to such lesions, and (2) provide familiarity with those melanocytic lesions that either typically or occasionally display a spindled cytomorphology.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».