Comprehensive Clinical-Pathologic Assessment of Malignant Phyllodes Tumors
Notice bibliographique
Résumé
The latest World Health Organization classification of breast tumors recommends diagnosing malignant phyllodes tumors (MPTs) when all 5 morphologic features are present: permeative borders, marked stromal cellularity, marked stromal cytologic atypia, ≥10 mitoses per 10 high-power fields (HPF), and stromal overgrowth. We assessed the performance of this recommendation to capture MPTs and features predictive of distant metastasis in a multi-institutional retrospective study. Of 65 MPTs, most cases had at least focally permeative borders (58, 89%), with marked stromal cellularity in 40 (61.5%), marked atypia in 38 (58.5%), ≥10 mitoses per 10 HPF in 50 (77%), and stromal overgrowth in 56 (86%). Distant metastases were observed in 20 (31%) patients (median follow-up 24.5 mo, 1 to 204). Only 13 of 65 (20%) cases had all 5 morphologic features, while only 7 of 20 (35%) cases with distant metastases had all 5 features. In univariate analysis, only marked stromal atypia ( P =0.004) and cellularity ( P =0.017) were associated with decreased distant metastasis-free survival. In multivariate Cox regression, the combination of stromal overgrowth, marked stromal cellularity, and atypia (C-index 0.721, 95% CI: 0.578, 0.863) was associated with decreased distant metastasis-free survival. The current World Health Organization recommendation will miss a significant number of MPTs with distant metastases. We propose refined diagnostic criteria for MPTs: (1) stromal overgrowth combined with ≥1 feature(s) (marked cellularity, marked atypia, or ≥10 mitoses per 10 HPF), or (2) in the absence of stromal overgrowth, marked cellularity combined with ≥1 feature(s) (permeative borders, marked atypia, or ≥10 mitoses per 10 HPF).
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».