Granulomas associated with renal neoplasms: A multi‐institutional clinicopathological study of 111 cases
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Formal depiction of granulomatous inflammation associated with renal neoplasms has mainly consisted of case reports. Herein, we investigate the clinicopathological features and potential significance of granulomas associated with renal tumours from a large multi-institutional cohort. METHODS AND RESULTS: One hundred and eleven study cases were collected from 22 institutions, including 57 partial nephrectomies and 54 radical nephrectomies. Patient ages ranged from 27 to 85 years (average = 60.1 years; male = 61%). Renal neoplasms included clear cell renal cell carcinoma (RCC; 86%), papillary RCC (8%), chromophobe RCC (3%), clear cell papillary RCC (1%), mixed epithelial stromal tumour (1%) and oncocytoma (1%). Granulomas were peritumoral in 36%, intratumoral in 24% and both in 40% of cases. Total granuloma count per case ranged from one to 300 (median = 15) with sizes ranging from 0.15 to 15 mm (mean = 1.9 mm). Necrotising granulomas were seen in 14% of cases. Histochemical stains for organisms were performed on 45% of cases (all negative). Sixteen cases (14%) had a prior biopsy/procedure performed, and eight patients had neoadjuvant immunotherapy or chemotherapy. Eleven patients (10%) had a confirmed diagnosis of sarcoidosis, including five in whom sarcoidosis was diagnosed after nephrectomy. CONCLUSION: Based on this largest case-series to date, peri-/intratumoral granulomas associated with renal neoplasms may be more common than initially perceived. The extent of granulomatous inflammation can vary widely and may or may not have necrosis with possible aetiologies, including prior procedure or immunotherapy/chemotherapy. Although a clinical association with sarcoidosis is infrequent it can still occur, and the presence of granulomas warrants mention in pathology reports.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».