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Enregistrement W2916890844 · doi:10.1097/pas.0000000000001218

Misinterpreted Myoepithelial Carcinoma of Salivary Gland

2019· article· en· W2916890844 sur OpenAlexaff
Bin Xu, Wadad Mneimneh, Dianne Torrence, Kevin Higgins, David S. Klimstra, Ronald Ghossein, Nora Katabi

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Surgical Pathology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSalivary Gland Tumors Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMyoepithelial cellPathologyMedicineMyoepitheliomaCarcinoma ex pleomorphic adenomaPleomorphic adenomaSalivary glandImmunohistochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Myoepithelial carcinoma (MECA) is an underrecognized challenging entity with a broad morphologic spectrum. Misinterpreting MECA is not uncommon as distinguishing it from its mimics, especially cellular myoepithelial-rich pleomorphic adenoma (PA), can be difficult. We described 21 histologically challenging cases of MECAs (16 MECA ex-PA and 5 MECA de novo). All MECAs ex-PA were intracapsular or minimally invasive except for 3 cases. Eighteen (86%) were initially misinterpreted as benign neoplasms, including PA (10), atypical PA (5), and myoepithelioma (3). The remaining 3 were initially diagnosed as malignant (MECA ex-PA) but were histologically challenging. Histologic features that were found most helpful in recognizing the malignant nature of MECA included: uniformly cellular myoepithelial proliferation with an expansile nodular lobulated pattern (all cases) and alternate hypocellular and hypercellular zonal distribution (76% of cases). Among the 16 MECA patients with follow-up, 14 (87.5%) progressed: 10 developed local recurrence and 5 distant metastases. In contrast, only one of 33 patients with cellular PA (control group) recurred locally. Ten of the 14 MECAs that progressed were MECA ex-PA, and 12 (85%) had an initial benign diagnosis. Two patients with MECA ex-PA died of their disease; one had an initial diagnosis of PA. MECA is a histologically challenging entity that closely mimics PA and seems to carry a significant risk of recurrence. Areas of clonal appearing cellular myoepithelial growth with an expansile nodular lobulated pattern and zonal cellular distribution distinguish the majority of MECAs and may serve as useful diagnostic histologic features to differentiate MECA from its benign mimics.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations69
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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