Benign Smooth Muscle Tumors (Leiomyomas) of Deep Somatic Soft Tissue
Notice bibliographique
Résumé
Leiomyomas of deep soft tissue are extremely rare and should only be diagnosed following adherence to stringent histological criteria, namely, the absence of nuclear atypia and of coagulative tumor necrosis. Whether extremely low counts of, or even any, mitotic activity are acceptable when making a diagnosis of leiomyoma in deep soft tissue sites is controversial. The morphology and immunophenotype of smooth muscle tumors in deep soft tissue are similar to their counterparts irrespective of topography. It is interesting to note that leiomyomas of deep soft tissue (extremity and retroperitoneum) are often hyalinized/sclerosed and calcified. However, the prediction of their behavior and correct codification is dependent on thorough, meticulous search for mitoses and necrosis. Leiomyomas of deep soft tissue in the extremity should be devoid of mitoses and "significant" cytological atypia. An occasional larger, slightly pleomorphic cell in the midst of bland spindle cells, can be regarded as insignificant atypia. If any mitotic activity and several atypical cells are encountered in smooth muscle tumors of deep soft tissue of the extremity, it would be prudent to invoke the appellation of smooth muscle tumor of uncertain malignant potential and advocate wide local excision and follow-up.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».