Renal Cell Carcinoma with Skin metastasis: A Case Report and Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
<p><strong>Background:</strong> Renal cell carcinoma (RCC) comprises 80% of primary renal cancers in the USA. Most cases are discovered incidentally during imaging for other reasons. The majority of patients are asymptomatic upon diagnosis, yet 25% have advanced disease. The most common locations for metastasis include liver, lymph nodes, bone, and lungs. RCC presents as skin metastasis in 6% of cases. Here, we present an even rarer occurrence: of recurrent RCC presenting with cutaneous metastases following nephrectomy and immunotherapy. <strong>Case Report:</strong> A 75 year-old white male presented to his physician for a yearly exam. Routine urinalysis revealed microcytic hematuria. Ultrasound demonstrated a solid mass in the upper pole of the right kidney. CT scan of the chest revealed pulmonary nodules. Patient underwent a right radical cyto-reductive nephrectomy, biopsy of mesenteric mass, and left thoracotomy with biopsy. Final pathology revealed grade 4 RCC, clear-cell type. Patient had treatment with interferon Alpha and then interleukin-2. As third line treatment, patient was switched to bevacizumab. While on treatment, patient presented a lesion on his left back and diffuse bone pain. During physical exam, a 2 x 2.5 cm firm, immobile, subcutaneous nodule was noted. Pathological analysis revealed a tumor consistent with metastatic RCC. MRI of the brain revealed calvarial lesions with some break into the scalp soft tissue and into the epidural space. Erlotinib was added to bevacizumab. <strong>Conclusion:</strong><strong> </strong>This case helps highlight the ubiquity of RCC metastasis. The most common locations for metastasis include lung, liver, local lymph nodes, bone, and brain. In RCC, skin lesions have been described in the literature more specifically as pustules, painful and painless nodules, and macular lesions. The differential diagnosis of a skin lesion include non-specific drug reactions, opportunistic skin infections, and metastatic disease. The definite diagnosis of metastasis is made through tissue biopsy.</p><span style="font-family: Times New Roman; font-size: small;"><br /></span>
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».