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Enregistrement W3148047500 · doi:10.1097/pap.0000000000000301

Key Renal Neoplasms With a Female Predominance

2021· review· en· W3148047500 sur OpenAlexaff
Nicholas Baniak, Justine A. Barletta, Michelle S. Hirsch

Notice bibliographique

RevueAdvances in Anatomic Pathology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberous Sclerosis Complex Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTuberous sclerosisPathologyEosinophilicDifferential diagnosisRenal cell carcinomaMedicineTFE3KidneyBiopsyBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Renal neoplasms largely favor male patients; however, there is a growing list of tumors that are more frequently diagnosed in females. These tumors include metanephric adenoma, mixed epithelial and stromal tumor, juxtaglomerular cell tumor, mucinous tubular and spindle cell carcinoma, Xp11.2 (TFE3) translocation-associated renal cell carcinoma, and tuberous sclerosis complex (somatic or germline) associated renal neoplasms. The latter category is a heterogenous group with entities still being delineated. Eosinophilic solid and cystic renal cell carcinoma is the best-described entity, whereas, eosinophilic vacuolated tumor is a proposed entity, and the remaining tumors are currently grouped together under the umbrella of tuberous sclerosis complex/mammalian target of rapamycin-related renal neoplasms. The entities described in this review are often diagnostic considerations when evaluating renal mass tissue on biopsy or resection. For example, Xp11.2 translocation renal cell carcinoma is in the differential when a tumor has clear cell cytology and papillary architecture and occurs in a young or middle-aged patient. In contrast, tuberous sclerosis complex-related neoplasms often enter the differential for tumors with eosinophilic cytology. This review provides an overview of the clinical, gross, microscopic, immunohistochemical, genetic, and molecular alterations in key renal neoplasms occurring more commonly in females; differential diagnoses are also discussed regardless of sex predilection.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

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
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,005

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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