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Enregistrement W2417825232 · doi:10.1097/pap.0000000000000110

Updates in the Pathologic Diagnosis and Classification of Epithelial Neoplasms of Urachal Origin

2016· review· en· W2417825232 sur OpenAlexaboutno aff
Gladell P. Paner, Antonio López-Beltrán, Deepika Sirohi, Mahul B. Amin

Notice bibliographique

RevueAdvances in Anatomic Pathology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary and Genital Oncology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePathologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the publication of the World Health Organization "blue book" in 2004, several recent studies have provided new insights on the pathologic aspects of urachal neoplasms. The proposed updates include modified criteria for the diagnosis of urachal carcinoma. A uniform nomenclature for cystic tumors was lacking, and it is recommended that urachal mucinous cystic tumors should be separated and classified in a manner similar to ovarian mucinous neoplasms. The spectrum includes mucinous cystadenoma, mucinous cystic tumor of low malignant potential, mucinous cystic tumor of low malignant potential with intraepithelial carcinoma, and microscopically or frankly invasive mucinous cystadenocarcinoma, with 65% of cystic tumors classified as mucinous cystic tumor of low malignant potential. Most importantly, it has been shown that progression-free survival of noninvasive mucinous cystic tumors is significantly better than noncystic invasive adenocarcinoma. This development, along with prior descriptions of urachal villous adenoma, has also reaffirmed the occurrence of benign tumors of urachal epithelial origin. For noncystic (usual) invasive adenocarcinomas, the traditionally described histologic subtypes of enteric, mucinous, signet ring cell, not otherwise specified, and mixed remain appropriate, with 50% of tumors classified as mucinous subtype. Although this subtyping is helpful in diagnosis and differential diagnosis, the clinical significance of subtyping adenocarcinoma is still uncertain. Rare nonglandular morphologies such as urothelial, squamous, and neuroendocrine carcinoma in urachal carcinomas have been described in detail with proposals for their own set of diagnostic criteria. These criteria are based on unique features of urachal nonglandular carcinomas. Among the immunomarkers studied, only β-catenin and CK7 may be of help in the distinction of urachal from colorectal adenocarcinoma. Awareness of the expression profile of immunomarkers such as CDX2, P504S (racemase), PSMA, claudin-18, and REG IV in urachal tumors and in tumors in the differential diagnosis is important to avoid overreliance of these markers in the diagnosis. Limited studies have identified KRAS mutations interestingly only in mucinous adenocarcinoma and exclusive of MSI loss, and mutations in BRAF are not present. Several alternative tumor staging approaches (eg, Mayo, Ontario, TNM systems) different from the traditional staging proposed by Sheldon are used that provide better tumor distribution across stages; however, the prognostic utility of the stage substratification has yet to be validated in large prospective studies. Evidence though suggests that staging urachal cancer is most pertinent when dichotomized to tumors that have spread outside versus within the perivesical tissue. Only high tumor stage and residual tumor after surgery have been shown to be independent predictors of outcome. This review updates the contemporary classification of urachal epithelial tumors, which has informed the upcoming 2016 classification of World Health Organization tumors. We provide modified criteria for diagnosing urachal adenocarcinomas, which remains a clinico-pathologic exercise. The role of ancillary diagnostic methodology and issues pertaining to staging and prognostication are presented.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,004
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,340 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations102
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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