Review and Update of Uncommon Primary Pleural Tumors: A Practical Approach to Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective.—We address the current classifications and new changes regarding uncommon primary pleural tumors. Primary pleural tumors are divided according to their behavior and are discussed separately as benign tumors, tumors of low malignant potential, and malignant neoplasms. Data Sources.—Current literature concerning primary pleural neoplasms was collected and reviewed. Study Selection.—Studies emphasizing clinical, radiological, or pathologic findings of primary pleural neoplasms were obtained. Data Extraction.—Data deemed helpful to the general surgical pathologist when confronted with an uncommon primary pleural tumor was included in this review. Data Synthesis.—Tumors are discussed in 3 broad categories: (1) benign, (2) low malignant potential, and (3) malignant. A practical approach to the diagnosis of these neoplasms in surgical pathology specimens is offered. The differential diagnosis, including metastatic pleural neoplasms, is also briefly addressed. Conclusions.—Uncommon primary pleural neoplasms may mimic each other, as well as mimic metastatic cancers to the pleura and diffuse malignant mesothelioma. Correct diagnosis is important because of different prognosis and treatment implications for the various neoplasms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».