Sclerosing mucoepidermoid carcinoma of salivary glands
Notice bibliographique
Résumé
Sclerosing mucoepidermoid carcinoma (SMEC) of the salivary glands is a rare variant of low-grade mucoepidermoid carcinoma with scanty cellular atypia characterized by marked fibrosis/sclerosis and a rich inflammatory infiltrate. Herein, we report 25 unpublished cases of SMEC, two of them with prominent eosinophilia (2/25; 8%) and three with abundant IgG4-positive plasma cells (3/25; 12%). In our series of salivary SMEC, molecular analysis using fluorescence in situ hybridization (FISH) and/or next-generation sequencing (NGS) provided evidence of MAML2 gene rearrangement in 18 cases of the 21 analyzable cases tested (86%), while this gene locus was intact in 3 cases (14%). This study focuses on the diagnostic criteria of salivary SMEC given its challenge of abundant collagenous stroma, minimal residual neoplastic areas, and inconspicuous mucous cells. Follow-up data of our cases indicate that salivary SMECs have favorable outcomes. Molecular analysis for MAML2 gene rearrangement suggests that SMECs of salivary glands represent a rare variant of conventional low-grade MECs of salivary glands. In contrast, SMECs of the thyroid gland are genetically distinct from salivary-type thyroid MECs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».