Clinicopathological analysis of 18 cases of secretory carcinoma of the salivary glands
Notice bibliographique
Résumé
Secretory carcinoma (SC) is a rare salivary gland tumor that featured by ETV6::NTRK3 gene fusion, and was included in the WHO Classification of Head and Neck Tumors since 2017. Nevertheless, the description of SCs by WHO is still vague. This study examined 18 SC cases by using both histomorphology and molecular pathology for diagnostic determination, especially immunohistochemical features of SCs. Based on WHO characteristics, 18 patients with SC admitted between 2001 and 2022 were included in this study. Main histomorphological patterns, FISH analyses of the ETV6::NTRK3 gene fusion, and immunohistochemical analyses of S100, mammaglobin, DOG1, ADFP, CA6 and Ki-67 were performed. Among the 18 SC patients, the median age of onset was 39.22 years. Grossly, the average tumor size in 2.96 cm with various texture from soft to tough. The majority patients were positive for S100, mammaglobin, and negative for DOG1, except for one patient negative for S100 (Case 18). All patients were positive for ADFP, and the majority patients were negative for CA6, except for Case 9. Two cases were found recurrence, and the tumor were found both in parotid gland with local invasion. Combined with the results of previous studies, we proposed that the combination of all five markers, S100, mammaglobin, DOG1, ADFP and CA6, could contribute more to differential diagnosis of SCs with other salivary carcinomas, especially with AciCC. The prognosis of SCs is optimistic in most cases, but larger patient cohort and long-term follow-up are still needed.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».