Comparative fine‐needle aspiration and pathologic study of malignant fibrous histiocytoma: Cytodiagnostic features of 95 tumors in 71 patients
Notice bibliographique
Résumé
To determine diagnostic cytomorphologic features of malignant fibrous histiocytoma (MFH) on fine-needle aspiration (FNA) materials, we reviewed the cytologic material and corresponding histologic slides of 95 tumors in 71 patients. Forty-four (46%) tumors were primary, 38 (40%) were recurrent, and 13 (14%) were metastatic. Histological variants of MFH were as follows: 52 (54.7%, 43 patients) were of the storiform/pleomorphic, seven (7.4%, five patients) were giant cells, four (4.2%, four patients) were inflammatory, and 31 (33.7%, 19 patients) were myxoid type. Review of original cytology reports showed that only 23 (24.2%) tumors were diagnosed as MFH and 68 (71.6%) as other types of malignancies. Four (4.2%) cases were reported as unsatisfactory/suspicious. Our findings showed that spindle-shaped, round, giant cells, osteoclastic-like giant, and inflammatory cells were the most consistent features that allow identification of the storiform/pleomorphic, giant cell, and inflammatory variants of MFH. The myxoid tumors had marked myxoid background matrix with spindle-shaped cells and, less frequently, round and giant cells. Pleomorphic leiomyosarcoma and dedifferentiated liposarcoma should be considered in the differential diagnosis of stroriphorm/pleomorphic, giant cells, and inflammatory variants of MFH. However, myxoid MFH may resemble their leiomyosarcoma and liposarcoma counterparts.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».