Clinicopathological correlation of caruncular lesions: a 22-year report from the Middle East
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Caruncular lesions are uncommon and diverse, making accurate clinical diagnosis challenging. Discrepancies between clinical and histopathological diagnoses are frequent, and malignant lesions can metastasize early. The lack of substantial regional data necessitates a detailed study of the clinical and histopathological characteristics of these lesions. METHODS: A retrospective study was conducted over a 22-year period, including 52 patients with caruncular lesions. Clinical presentations, demographic data, and histopathological findings were recorded. All lesions underwent biopsy and histological examination to correlate clinical and pathological diagnoses. RESULTS: A total of 52 patients with caruncular lesions were included, with a mean age of 48 years. The majority presented with unilateral lesions, and six patients had bilateral involvement. The most common presenting complaints were pigmented or enlarging masses. Histopathological examination revealed 13 distinct lesion types, with inflammatory lesions (25%) and melanocytic tumors (23%) being the most common. Malignant lesions were identified in 11.5% of cases. The clinicopathological correlation was accurate in 23% of cases. CONCLUSION: Caruncular lesions present significant diagnostic challenges due to their rarity and histopathological diversity. This study underscores the importance of histopathological examination for accurate diagnosis and highlights the need for regional data to better understand the epidemiology of these lesions. The findings also suggest that while most lesions are benign, a high index of suspicion for malignancy should be maintained, particularly in cases of rapid growth or atypical presentation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».