Urinary Large Cell Neuroendocrine Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Large cell neuroendocrine carcinoma (LCNEC) of the urinary tract is a rare disease. We present a relatively large retrospective cohort of urinary LCNEC, 20 from the urinary bladder, and 2 from the ureter, from a single institution. The patients included 16 men and 6 women with a median age of 74.5 years. Most LCNEC presented at an advanced stage with tumors invading the muscularis propria and beyond (21/22). Eight cases were pure LCNEC, while 14 cases were mixed with other histologic types, including conventional urothelial carcinoma (n=9), carcinoma in situ (n=7), small cell carcinoma (n=6), and urothelial carcinoma with glandular (n=3) features. Most LCNEC expressed neuroendocrine markers synaptophysin (22/22), chromogranin (13/16), CD56 (7/7), TTF1 (8/8), and INSM1 (2/3). They were negative for common urothelial markers including HMWCK (0/3), p40/p63 (0/6), CK20 (0/10), and had variable GATA3 staining (4/8). Ki-67 stained 25% to nearly 100% tumor cell nuclei. Patient survival was associated with cancer stage, and pure LCNEC showed worse survival than mixed LCNEC. Compared with small cell carcinoma at similar stages from a prior study, LCNEC had a worse prognosis only when patients developed metastatic disease. For organ-confined LCNEC, neoadjuvant chemotherapy followed by radical resection is the treatment option to achieve long-term survival.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».