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Enregistrement W2301153659 · doi:10.3332/ecancer.2016.620

Traumatic iridial extrusion mimicking a conjunctival melanocytic neoplasm

2016· article· en· W2301153659 sur OpenAlexaff
Pablo Zoroquiaín, Maria SB Ganimi, Sarah Alghamdi, Julia V. Burnier, Sultan Aldrees, Miguel N. Burnier

Notice bibliographique

Revueecancermedicalscience · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Oncology and Treatments
Établissements canadiensCollège de MaisonneuveMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPathologyMedicineDifferential diagnosisHistopathologyHistologyNodule (geology)ConjunctivaLesionMelanomaNeoplasmBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conjunctival melanoma is a rare malignant tumour of the eye. Its diagnosis represents a challenge for general pathologists due to low exposure to ocular biopsies and a broad differential diagnosis. In addition, conjunctival samples are often small and are associated with a high frequency of artefacts due to their processing. Here, we present the first case to date of a traumatic iridial extrusion masquerading as a conjunctival melanocytic neoplasm. An 83-year-old Asian man presented with a conjunctival-pigmented nodule surrounded by an area of diffuse pigmentation. Histopathology revealed in the nodule a well-demarcated lesion composed of spindle shaped melanocytes with thick-walled blood vessels. At higher magnification, the blood vessels were composed of thick walls with collagen fibres in an onion-skin-like arrangement. The histological findings were consistent with extruded iridial tissue. The map biopsies of the flat, pigmented lesion showed melanocytic cell proliferation with dendritic processes restricted to the lamina propria without any epithelial involvement, consistent with ocular melanocytosis. The diagnosis of conjunctival melanocytic lesions is challenging, and non-neoplastic conditions should always be included in the differential diagnosis. Pathologists should correlate clinicopathological findings and be familiar with the normal histology in order to achieve the correct diagnosis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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