Role of Immunohistochemistry in the Diagnosis of Solitary Fibrous Tumor, a Review.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Solitary fibrous tumor (SFT) is a mesenchymal tumor which is most commonly seen in the pleura; however it can be seen in other organs such as the meninge, gastrointestinal tract, soft tissue, bone, and skin. SFT should be differentiated from other mesenchymal tumors in these organs. Immunohistochemistry plays a pivotal role for the histopathologic diagnosis of this tumor. Currently, new markers have been introduced which has been very useful for definite diagnosis of SFT along with other markers in each specific location which are negative in SFT. METHODS: Here we review the reported positive and negative immunohistochemical markers of SFT in the English literature with the emphasis on the useful markers in each specific organ. We explored the English literature from 1990 through 2015 via PubMed, Google, and Google scholar using the following search keywords: Solitary fibrous tumor, Solitary fibrous tumor and immunohistochemistry, Solitary fibrous tumor and diagnosis, Solitary fibrous tumor and histogenesis, Solitary fibrous tumor and prognosis, Solitary fibrous tumor and hemangiopericytoma, Solitary fibrous tumor and differential diagnosis, Solitary fibrous tumor and markers. RESULTS: The most important and valuable positive markers in SFT are CD34, CD99, Bcl-2 and STAT-6.There are consistently negative markers in this tumor as well, used according to the tumor location, such as EMA and S100. CONCLUSION: Immunohistochemistry is very useful for the diagnosis of solitary fibrous tumor and for its differentiation with other spindle cell mesenchymal tumor in different locations.
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.
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 | 0,001 |
| 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 découle