Differentiation between Melanin-Laden Macrophages and Melanoma Cells in Vitreous Aspirates
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The differential diagnosis between retinal detachment and melanoma metastatic to the vitreous can be challenging, both clinically and cytologically. We demonstrate the diagnostic features and pitfalls of the cytological assessment. STUDY DESIGN: A case of a metastatic melanoma to the vitreous is compared to a case of retinal detachment initially suspected as melanoma metastasis. Case 1 was a 54-year-old patient with a vague history of pigmented lesions 20 years previously and a current presentation of a visual defect. Case 2 was a 68-year-old patient with a history of melanoma and a presentation of floaters and flashing lights. RESULTS: The vitreous fluid of case 1 contained atypical, pigment-laden cells positive for HMB-45 and assessed as melanoma. On enucleation, a melanoma metastatic to the vitreous was diagnosed. The vitreous fluid of case 2 revealed atypical cells containing pigment granules. The cells were negative for melanocytic markers, while the granules stained positive for melanin. Macrophage marker CD163 was positive in all cells. The interpretation was one of macrophages reactive to the retinal detachment. CONCLUSION: Melanin-laden macrophages can mimic melanoma cells. This needs to be considered in the differential diagnosis. Additional stains can help the distinction.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».