Guidelines for Pathologic Diagnosis of Malignant Mesothelioma: 2012 Update of the Consensus Statement from the International Mesothelioma Interest Group
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Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Malignant mesothelioma (MM) is an uncommon tumor that can be difficult to diagnose. OBJECTIVE: To provide updated practical guidelines for the pathologic diagnosis of MM. DATA SOURCES: Pathologists involved in the International Mesothelioma Interest Group and others with an interest in the field contributed to this update. Reference material includes peer-reviewed publications and textbooks. CONCLUSIONS: There was consensus opinion regarding (1) distinction of benign from malignant mesothelial proliferations (both epithelioid and spindle cell lesions), (2) cytologic diagnosis of MM, (3) key histologic features of pleural and peritoneal MM, (4) use of histochemical and immunohistochemical stains in the diagnosis and differential diagnosis of MM, (5) differentiation of epithelioid MM from various carcinomas (lung, breast, ovarian, and colonic adenocarcinomas, and squamous cell and renal cell carcinomas), (6) diagnosis of sarcomatoid mesothelioma, (7) use of molecular markers in the diagnosis of MM, (8) electron microscopy in the diagnosis of MM, and (9) some caveats and pitfalls in the diagnosis of MM. Immunohistochemical panels are integral to the diagnosis of MM, but the exact makeup of panels used is dependent on the differential diagnosis and on the antibodies available in a given laboratory. Immunohistochemical panels should contain both positive and negative markers. It is recommended that immunohistochemical markers have either sensitivity or specificity greater than 80% for the lesions in question. Interpretation of positivity generally should take into account the localization of the stain (eg, nuclear versus cytoplasmic) and the percentage of cells staining (>10% is suggested for cytoplasmic membranous markers). These guidelines are meant to be a practical reference for the pathologist.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle