Acceptance of emerging renal oncocytic neoplasms: a survey of urologic pathologists
Notice bibliographique
Résumé
Oncocytic renal neoplasms are a major source of diagnostic challenge in genitourinary pathology; however, they are typically nonaggressive in general, raising the question of whether distinguishing different subtypes, including emerging entities, is necessary. Emerging entities recently described include eosinophilic solid and cystic renal cell carcinoma (ESC RCC), low-grade oncocytic tumor (LOT), eosinophilic vacuolated tumor (EVT), and papillary renal neoplasm with reverse polarity (PRNRP). A survey was shared among 65 urologic pathologists using SurveyMonkey.com (Survey Monkey, Santa Clara, CA, USA). De-identified and anonymized respondent data were analyzed. Sixty-three participants completed the survey and contributed to the study. Participants were from Asia (n = 21; 35%), North America (n = 31; 52%), Europe (n = 6; 10%), and Australia (n = 2; 3%). Half encounter oncocytic renal neoplasms that are difficult to classify monthly or more frequently. Most (70%) indicated that there is enough evidence to consider ESC RCC as a distinct entity now, whereas there was less certainty for LOT (27%), EVT (29%), and PRNRP (37%). However, when combining the responses for sufficient evidence currently and likely in the future, LOT and EVT yielded > 70% and > 60% for PRNRP. Most (60%) would not render an outright diagnosis of oncocytoma on needle core biopsy. There was a dichotomy in the routine use of immunohistochemistry (IHC) in the evaluation of oncocytoma (yes = 52%; no = 48%). The most utilized IHC markers included keratin 7 and 20, KIT, AMACR, PAX8, CA9, melan A, succinate dehydrogenase (SDH)B, and fumarate hydratase (FH). Genetic techniques used included TSC1/TSC2/MTOR (67%) or TFE3 (74%) genes and pathways; however, the majority reported using these very rarely. Only 40% have encountered low-grade oncocytic renal neoplasms that are deficient for FH. Increasing experience with the spectrum of oncocytic renal neoplasms will likely yield further insights into the most appropriate work-up, classification, and clinical management for these entities.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».