Clear Cell Neoplasms of Salivary Glands: A Diagnostic Challenge
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.
Notice bibliographique
Résumé
This review focuses on the heterogenous group of clear cell neoplasms of salivary glands and attempts to identify major differential diagnostic features. Within the head and neck region, clear cells are found most commonly in salivary gland tumors, but may also be seen in tumors of squamous or odontogenic epithelial origin, primary or metastatic carcinomas, benign or malignant melanocytic lesions, or benign or malignant mesenchymal tumors. Clear cells occur fairly commonly among a wide variety of salivary gland neoplasms, but mostly they constitute only a minor component of the tumor cell population. Clear cells represent a major diagnostic feature in two salivary gland neoplasms, epithelial-myoepithelial carcinoma and hyalinizing clear cell carcinoma. In addition, salivary gland neoplasms composed predominantly of clear cells could also include clear cell variants of other salivary neoplasms, such as mucoepidermoid carcinoma and myoepithelial carcinoma, but their tumor type-specific histologic features may only be available in limited nonclear cell areas of the tumor. Diagnosing predominantly clear cell salivary gland tumors is difficult because the immunoprofiles and morphologic features may overlap and the same tumor entity may also have a wide range of other histologic presentations. Many salivary gland tumors are characterized by tumor type-specific genomic alterations, particularly gene fusions of the ETV6 gene in secretory carcinoma, the MYB and MYBL1 genes in adenoid cystic carcinoma, the MAML2 gene in mucoepidermoid carcinoma, the EWSR1 gene in hyalinizing clear cell carcinoma, and others. Thus, along with conventional histopathologic examination and immunoprofiling, molecular and genetic tests may be important in the diagnosis of salivary gland clear cell tumors by demonstrating genetic alterations specific to them.
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 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) | 0,000 | 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 découle