Algorithmic approach to neuroendocrine tumors in targeted biopsies: Practical applications of immunohistochemical markers
Notice bibliographique
Résumé
Neuroendocrine tumors (NETs) constitute a heterogeneous group of neoplasms with distinct biological behaviors, depending on the site of origin and the degree of tumor proliferation. Although advances in biochemical and radiological modalities have enhanced the ability to detect NETs, tissue diagnosis remains the gold standard to assess tumor characteristics for treatment decision making. In an era with growing demands for precision diagnostics based on smaller tissue samples, immunohistochemistry has become an indispensable tool in the pathologist's repertoire. In conjunction with clinical findings and cytomorphology, complementary use of 1) markers of neuroendocrine differentiation, 2) markers confirming epithelial nature, 3) markers of cellular proliferation, 4) transcription factors and hormonal markers, as well as 5) predictive and prognostic markers may be necessary to guide patient management in NETs. The current review summarizes common applications of these immunohistochemical markers when confronted with a potential neuroendocrine neoplasm, and proposes a stepwise algorithmic approach to avoid diagnostic errors in targeted biopsies. Cancer Cytopathol 2016;124:871-884. © 2016 American Cancer Society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».