‘Teratoid’ Hepatoblastoma: An Intriguing Variant of Mixed Epithelial-Mesenchymal Hepatoblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Liver neoplasms are quite rare in childhood. They often involve 6.7 cases per 10 million children aged 18 years or younger. Hepatoblastoma (HB) is the most frequent tumor, but this neoplasm's rarity points essentially to the difficulty of performing biologic studies and large-scale therapeutic trials. On the pathological ground, HB is separated into an entirely epithelial neoplasm or a mixed neoplasm with epithelial and mesenchymal components. This last category has been further subdivided into harboring teratoid features or not. The 'teratoid' HB includes a mixture of components with heterologous origin. The heterologous components include neuroectoderm, endoderm, or melanin-holding cells with or without mesenchymal components. The most important criterium for the teratoid component is neuroepithelium, melanin, and, more recently, a yolk-sac-like component and neuroendocrine components. The mesenchymal components include muscle, osteoid, and cartilage, which are most often observed mainly in 'teratoid' neoplasms. The teratoid component or mesenchymal components are diagnosed with biopsies. They appear more prominent after chemotherapy due to the response and shrinkage of epithelial elements and non- or low-responsive components of mixed HB. This review focuses on the clinical, radiological, and pathological findings of HB with teratoid features.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».