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Enregistrement W4224318531 · doi:10.3390/curroncol29050246

Cutaneous Involvement in Diseases with Plasma Cell Differentiation: Diagnostic Approach

2022· article· en· W4224318531 sur OpenAlexvenueno aff
Magda Zanelli, Andrea Palicelli, Francesca Sanguedolce, Maurizio Zizzo, Alessandra Filosa, Linda Ricci, Camilla Cresta, Giovanni Martino, Alessandra Bisagni, Eleonora Zanetti, Francesco di Donato, Beatrice Melli, Alessandra Soriano, Luca Cimino, Alessia Cavazza, Lisa Francesca Vivian, Stefano Ascani

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePlasma cellComputational biologyBioinformaticsPathologyImmunologyBiologyMultiple myeloma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neoplasms with plasma cell differentiation may occasionally involve the skin. Cutaneous lesions may represent the first sign of an underlying systemic plasma cell malignancy, such as multiple myeloma, or the skin itself may be the primary site of occurrence of a hematological tumor with plasma cell differentiation. Starting from examples encountered in our daily practice, we discussed the diagnostic approach pathologists and clinicians should use when faced with cutaneous lesions with plasma cell differentiation. Cases of primary cutaneous marginal zone lymphoma, localized primary amyloidosis/amyloidoma, and cutaneous manifestations (secondary either to multiple myeloma or to plasmablastic lymphoma) are discussed, focusing on the importance of the adequate patient's work-up and precise clinicopathological correlation to get to the correct diagnosis and appropriate treatment. The pertinent literature has been reviewed, and the clinical presentation, pathological findings, main differential diagnoses, treatment, and outcome of neoplasms with plasma cell differentiation involving the skin are discussed.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,284 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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