Stromal tissue as an adjunct tool in the diagnosis of follicular thyroid lesions by fine-needle aspiration biopsy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The stroma in fine-needle aspiration biopsy (FNAB) of thyroid lesions has not been well investigated. DESIGN: We studied 256 consecutive cases of thyroid FNAB prepared with traditional smear technique. The stroma was categorized: Type 1a consisted of long (more than 3 mm), broad bands composed of mesh containing collagen fibrils thickened by entrapped blood components and follicular cells. Type 1b consisted of dense strands/bands. Type 2 was similar to Type 1a but with shorter (<2 mm) and looser stromal strands. RESULTS: Types 1a and b showed straight/curved/circular branching patterns suggestive of incomplete frameworks of nodular/papillary architectures or fragments of capsule. Type 1b stroma likely represented thick/collagenized fibrous septae. Incomplete or complete rings of small encapsulated tumor were occasionally identified. These frameworks of stroma were frequently associated with multinodular goiters (MNGs) which are often hypocellular and follicular neoplasms/papillary thyroid carcinoma with increased cellularity. Type 2 was associated with microfollicles in encapsulated neoplasms or with macrofollicles in MNG. Follicular lesions of unknown significance (n = 41) either negative (n = 26) or positive (n = 15) for carcinoma in subsequent follow-up were frequently associated with stroma characteristic of MNG and carcinoma, respectively. CONCLUSION: The preservation of the in vivo architecture of Type 1 is likely due to its elasticity. Recognition of the stromal architecture will likely facilitate the diagnosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».