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Enregistrement W2891889690 · doi:10.1155/2018/2071394

Benign Smooth Muscle Tumors (Leiomyomas) of Deep Somatic Soft Tissue

2018· review· en· W2891889690 sur OpenAlexaff
Aoife J McCarthy, Runjan Chetty

Notice bibliographique

RevueSarcoma · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSoft tissue tumors and treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoft tissueLeiomyomaAtypiaNuclear atypiaMedicineCoagulative necrosisSmooth Muscle TumorPathologyMyxofibrosarcomaAnatomyImmunohistochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations29
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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