Misinterpreted Myoepithelial Carcinoma of Salivary Gland
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».