Surgical Pathology Diagnostic Pitfalls of Hepatoblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Hepatoblastoma (HB) is the most common malignancy within the rare cohort of pediatric primary liver tumors. It may arise sporadically or in association with germline mutations in specific genetic syndromes. Histogenesis recapitulates fetal hepatic development, however, this tumor can exhibit a markedly heterogeneous appearance both macroscopically and under the microscope. Histologic subtypes are classified based on morphologic appearance, with additional discrimination based on emerging molecular and immunohistochemical features. Numerous diagnostic pitfalls exist from clinical presentation through to ancillary testing; at all stages, the surgical pathologist must be discerning and open to collaboration with colleagues of different specialties. Problematic areas include the adequacy of tissue sampling, correlation of histology with radiologic appearance and alpha feto-protein (AFP) serology, forming a diagnostic consensus within the pediatric pathology community and choosing a shrewd immunohistochemical panel. This review discusses the sequence of events leading up to histologic assessment, and the nuances of microscopic evaluation. Along the way, pitfalls are highlighted, providing a tool for the surgical pathologists to support their individual approach.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».