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Enregistrement W3199946068 · doi:10.1053/j.semdp.2021.09.004

Undifferentiated and dedifferentiated urological carcinomas: lessons learned from the recent developments

2021· review· en· W3199946068 sur OpenAlex
Abbas Agaimy, Arndt Hartmann, Kiril Trpkov, Ondřej Hes

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSeminars in Diagnostic Pathology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensUniversity of CalgaryCalgary Laboratory Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPathologyImmunophenotypingBiologyVimentinCarcinomaHematopathologyImmunohistochemistryMedicineCytogeneticsImmunologyFlow cytometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Loss of the morphological and immunophenotypic characteristics of a neoplasm is a well-known phenomenon in surgical pathology and occurs across different tumor types in almost all organs. This process may be either partial, characterized by transition from well differentiated to undifferentiated tumor component (=dedifferentiated carcinomas) or complete (=undifferentiated carcinomas). Diagnosis of undifferentiated carcinoma is significantly influenced by the extent of sampling. Although the concept of undifferentiated and dedifferentiated carcinoma has been well established for other organs (e.g. endometrium), it still has not been fully defined for urological carcinomas. Accordingly, undifferentiated/ dedifferentiated genitourinary carcinomas are typically lumped into the spectrum of poorly differentiated, sarcomatoid, or unclassified (NOS) carcinomas. In the kidney, dedifferentiation occurs across all subtypes of renal cell carcinoma (RCC), but certain genetically defined RCC types (SDH-, FH- and PBRM1- deficient RCC) seem to have inherent tendency to dedifferentiate. Histologically, the undifferentiated component displays variable combination of four patterns: spindle cells, pleomorphic giant cells, rhabdoid cells, and undifferentiated monomorphic cells with/without prominent osteoclastic giant cells. Any of these may occasionally be associated with heterologous mesenchymal component/s. Their immunophenotype is often simple with expression of vimentin and variably pankeratin or EMA. Precise subtyping of undifferentiated (urothelial versus RCC and the exact underlying RCC subtype) is best done by thorough sampling supplemented as necessary by immunohistochemistry (e.g. FH, SDHB, ALK) and/ or molecular studies. This review discusses the morphological and molecular genetic spectrum and the recent develoments on the topic of dedifferentiated and undifferentiated genitourinary carcinomas.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,132
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,224 · 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