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Enregistrement W3122549321 · doi:10.1007/s12022-020-09661-y

Inherited Follicular Epithelial-Derived Thyroid Carcinomas: From Molecular Biology to Histological Correlates

2021· review· en· W3122549321 sur OpenAlexaff
José Cameselle‐Teijeiro, Özgür Mete, L. Sylvia, Virginia A. LiVolsi

Notice bibliographique

RevueEndocrine Pathology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónInstituto de Salud Carlos IIIMinisterio de Ciencia e Innovación
Mots-clésThyroidPathologyMedicineThyroid cancerMalignancyGermlineDiseaseThyroid carcinomaMedullary thyroid cancerCarcinogenesisCancerBiologyInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer derived from thyroid follicular epithelial cells is common; it represents the most common endocrine malignancy. The molecular features of sporadic tumors have been clarified in the past decade. However the incidence of familial disease has not been emphasized and is often overlooked in routine practice. A careful clinical documentation of family history or familial syndromes that can be associated with thyroid disease can help identify germline susceptibility-driven thyroid neoplasia. In this review, we summarize a large body of information about both syndromic and non-syndromic familial thyroid carcinomas. A significant number of patients with inherited non-medullary thyroid carcinomas manifest disease that appears to be sporadic disease even in some syndromic cases. The cytomorphology of the tumor(s), molecular immunohistochemistry, the findings in the non-tumorous thyroid parenchyma and other associated lesions may provide insight into the underlying syndromic disorder. However, the increasing evidence of familial predisposition to non-syndromic thyroid cancers is raising questions about the importance of genetics and epigenetics. What appears to be "sporadic" is becoming less often truly so and more often an opportunity to identify and understand novel genetic variants that underlie tumorigenesis. Pathologists must be aware of the unusual morphologic features that should prompt germline screening. Therefore, recognition of harbingers of specific germline susceptibility syndromes can assist in providing information to facilitate early detection to prevent aggressive disease.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

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
Bibliométrie0,0030,003
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)0,0020,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations43
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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