A Case of Erythrocytosis in a Patient Treated with an Aromatase Inhibitor for Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
A previously healthy 79-year-old female was referred to hematology for further evaluation of erythrocytosis. Two years earlier she had been diagnosed with ER/PR-positive ductal carcinoma of the breast and was receiving hormonal therapy with exemestane. No secondary cause of erythrocytosis was identified. Serum erythropoietin (EPO) level was normal, and molecular testing for the JAK2 V617F and exon 12 mutations was negative. A bone marrow biopsy showed a mild increase in erythropoiesis, and no spontaneous erythroid colonies were demonstrated. Erythrocytosis is common reason for referral to a hematologist. The myeloproliferative disorder, polycythemia vera, and the rare congenital polycythemias represent primary erythrocytosis. Common secondary causes include smoking, obstructive sleep apnea, and other pulmonary diseases. Erythrocytosis is well described with certain classes of drugs, including androgens. We hypothesize that exemestane contributed to the development of erythrocytosis in our patient. To our knowledge, erythrocytosis has not been previously described in association with aromatase inhibitors. These drugs prevent the conversion of androstenedione and testosterone to estrogen; thus the physiologic mechanisms may be similar to those responsible for erythrocytosis seen with exogenous androgens. These mechanisms are not well understood, but may include altered iron metabolism by a reduction in hepcidin levels.
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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 | 0,000 |
| 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 ».