Retinoma: An overview
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Retinoma, also referred to as retinocytoma, is a benign manifestation of biallelic retinoblastoma gene (RB1) inactivation. Genetic or epigenetic loss of retinoblastoma protein in maturing cone precursors induces genomic instability which leads to upregulation of senescence‐associated p16INK4a and p130, resulting in non‐proliferative retinoma. When senescence pathways fail and genetic instability accumulates to a critical level through altered gene copies of oncogenes and tumor suppression genes, transformation into RB1−/‐ retinoblastoma occurs. Thus, the management of retinoma involves frequent ophthalmic examination and imaging to monitor the size and characteristics of the tumor, ensure stability, and rule out malignant transformation. Key ophthalmoscopic features of retinoma often include a translucent whitish‐gray retinal mass, calcification, retinal pigment epithelial alterations with well‐defined margins, located typically around the lesion, as well as a zone of chorioretinal atrophy. This review aims to provide a comprehensive overview of this non‐malignant tumor drawing from current understanding of its molecular genetics, clinical characteristics, diagnostic modalities, differential diagnosis, management, and prognosis. A deeper understanding of retinoma could offer valuable insights into how retinoblastoma develops and oncogenesis more broadly, paving the way for improved strategies to prevent and treat this malignant tumor.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».