Diagnosing oncocytic renal tumours on renal mass biopsy; pathological concordance and the impact of evolving classification
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Renal tumours with oncocytic morphology are among the most difficult to classify at renal mass biopsy (RMB), and a number of emerging entities with low-grade oncocytic morphology have been recently described. This study aimed to evaluate pathological concordance between RMB and subsequent nephrectomy or repeat biopsy for oncocytic renal neoplasms and to identify pathological factors contributing to diagnostic discordance, including the impact of evolving tumour classification. METHODS AND RESULTS: We retrospectively reviewed 145 cases of oncocytic renal neoplasms diagnosed on RMB, including 114 with subsequent nephrectomy and 31 with repeat biopsy only. Overall concordance was 92.9% between RMB and nephrectomy and 96.7% between initial and repeat RMB. Concordance for oncocytoma at nephrectomy was lower (81.4%), likely reflecting selection bias, but was 100% in cases with repeat biopsy. Review of discordant cases (n = 9) revealed that 55% (5/9) were reclassified as emerging tumour entities, specifically low-grade oncocytic tumour (LOT) and eosinophilic vacuolated tumour (EVT). Additional discordant cases were due to heterogeneous tumour morphology in chromophobe renal cell carcinoma (ChRCC) and incomplete immunohistochemical work-up leading to misclassification of rarer renal cell carcinoma subtypes. CONCLUSIONS: Despite inherent diagnostic challenges, there was overall good concordance between RMB and nephrectomy or subsequent biopsy for the diagnosis of oncocytic tumours. Recognition of emerging tumour entities may reduce diagnostic uncertainty, improve classification in challenging cases, and further improve diagnostic concordance over time. Nonetheless, limitations of RMB, particularly related to tumour heterogeneity, highlight the importance of integrating pathological, clinical, and radiologic data to inform patient management.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».