An Overview of Practical Issues in the Diagnosis of Gastroenteropancreatic Neuroendocrine Pathology
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Although somewhat uncommon, neuroendocrine tumors of the gastrointestinal tract and pancreas have come under scrutiny in recent times. With advances in imaging techniques, more of these tumors are being removed and sent for pathologic evaluation. It is important for the diagnostic pathologist to be aware of recent developments in this field. OBJECTIVE: This overview focuses on nomenclature/terminology, classification, practical issues related to recent developments in immunohistochemical markers that aid diagnosis and may relate to prognosis, and molecular advances. DATA SOURCES: Currently available literature and personal experience in the field of neuroendocrine pathology. CONCLUSIONS: The preferred terminology is neuroendocrine/tumor/carcinoma and it is recommended that the World Health Organization classification be used, taking note of the site variations that may occur. A large number of immunohistochemical markers are available but a core panel that is relevant to the site should be used. Cytokeratin 19 positivity is an independent marker of aggressive behavior in pancreatic neuroendocrine tumors. Gastrointestinal neuroendocrine tumors arise via the CpG island methylator phenotype pathway, whereas their pancreatic counterparts arise as a result of chromosomal instability. The MEN1 gene is implicated in both syndromic and sporadic forms of these tumors.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».