Differentiating Neurotized Melanocytic Nevi From Neurofibromas Using Melan-A (MART-1) Immunohistochemical Stain
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Neurotized melanocytic nevi and neurofibromas are common, benign cutaneous neoplasms. Usually they are histologically distinct from each other; however, neurotized melanocytic nevi and neurofibromas can be clinically and histologically similar. OBJECTIVE: To determine whether Melan-A (MART-1) immunohistochemical stain is sufficient to differentiate neurotized melanocytic nevi from neurofibromas. DESIGN: Forty-nine consecutive specimens of melanocytic nevi with neurotization and 49 specimens of neurofibromas were selected. We used antibodies against Melan-A, S100, and neurofilament protein. RESULTS: All of the melanocytic nevi showed Melan-A staining within the neurotized areas, with most of the areas staining strongly positive, whereas all the neurofibromas were completely absent of Melan-A stain. All of the nevi, including the neurotized areas, stained strongly and diffusely for S100, whereas all the neurofibromas showed a distinctive, sharp, wavy pattern of S100 staining. Neurofilament protein showed scattered staining of both melanocytic nevi and neurofibromas. CONCLUSIONS: Our data indicate that Melan-A immunohistochemical staining is helpful in differentiating neurotized melanocytic nevi from neurofibromas when distinction on histomorphology alone is difficult.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».