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Enregistrement W2319000795 · doi:10.5430/jst.v6n2p17

Challenges and pitfalls in diagnosis of Parosteal Osteosarcoma: A clinicopathologic study of 23 cases

2016· article· en· W2319000795 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Usman Tariq, Nasir Ud Din, Arsalan Ahmed, Shahid Pervez, Romana Idrees, Saira Fatima, Masood Umer, Naila Kayani

Notice bibliographique

RevueJournal of Solid Tumors · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteosarcomaMedicineDifferential diagnosisSoft tissueRadiologyFemurPathologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Parosteal Osteosarcoma (PO) is an uncommon variant of osteosarcoma. Diagnosing PO is important due to itsmalignant nature but the diversity of histologic features makes it challenging by adding a number of soft tissue, bony andcartilaginous lesions into the list of differential diagnosis. Our aim was to study the clinicopathologic and histological features ofPO with emphasis on features helpful in its discrimination from other mimicking lesions. Methods: We reviewed 23 cases of PO diagnosed in our institution between January 2001 and August 2015. Results: Femur was the most commonly involved bone (68.2%) along with other long bones and rib in a single case. Soft tissuecomponent was graded as Grade1 in 9(39%), Grade2 in 8(34.7%) and Grade3 in 4(17.3%) cases. Bony component was seeneither in combination of or exclusively as parallel streams and interconnected trabeculae (mosaic-pattern). Out of 9 cases withcartilage component, 3 showed a cartilage cap. 2(8.6%) cases showed dedifferentiation into osteosarcoma. Conclusion: PO should always be considered in the differential diagnosis of every lesion arising from the bone surface.Knowledge of the variations in histologic features helps to reach the correct diagnosis which should never be made withoutradiological correlation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,270 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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