An Overview on the Histogenesis and Morphogenesis of Salivary Gland Neoplasms and Evolving Diagnostic Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Salivary gland neoplasms (SGN) remain a diagnostic dilemma due to their heterogenic complex behavior. Their diverse histomorphological appearance is attributed to the underlying cellular mechanisms and differentiation into various histopathological subtypes with overlapping fea-tures. Diagnostic tools such as fine needle aspiration biopsy, computerized tomography, magnetic resonance imaging, and positron emission tomography help evaluate the structure and assess the staging of SGN. Advances in molecular pathology have uncovered genetic patterns and oncogenes by immunohistochemistry, fluorescent in situ hybridization, and next-generation sequencing, that may potentially contribute to innovating diagnostic approaches in identifying various SGN. Surgical resection is the principal treatment for most SGN. Other modalities such as radiotherapy, chemotherapy, targeted therapy (agents like tyrosine kinase inhibitors, monoclonal antibodies, and proteasome inhibitors), and potential hormone therapy may be applied, depending on the clinical behaviors, histopathologic grading, tumor stage and location, and the extent of tissue invasion. This review delves into the molecular pathways of salivary gland tumorigenesis, highlighting recent diagnostic protocols that may facilitate the identification and management of SGN.
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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) | 0,002 | 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 ».