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Enregistrement W2081606621 · doi:10.14740/jh180w

Concurrent Presentation of High-Grade Lymphoma and Metastatic Pancreatic Neuroendocrine Tumor 14 Years After Renal Transplant

2014· article· en· W2081606621 sur OpenAlexvenueno aff
Trisha M. Wise‐Draper, Julianne Qualtieri, G. Mogilishetty, Tahir Latif

Notice bibliographique

RevueJournal of Hematology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroendocrine Tumor Research Advances
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePresentation (obstetrics)Pancreatic neuroendocrine tumorLymphomaRenal transplantNeuroendocrine tumorsPathologyInternal medicineKidneyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of malignancy, especially lymphoma, is common after solid organ transplant. However, concurrent malignancies are rare and result in a diagnostic and treatment dilemma, particularly in the post-transplant setting. We present a case of a 78-year-old male who was discovered to have a high-grade post-transplant lymphoproliferative disorder (PTLD) and metastatic pancreatic neuroendocrine tumor (PNET) 14 years after kidney transplant. He presented with abdominal pain and at surgical resection was found to have a large small intestine tumor that was consistent with high-grade diffuse large B cell lymphoma. Immune suppression was reduced, and staging workup was completed. Positron emission tomography-computed tomography (PET-CT) showed fluorodeoxyglucose (FDG)-avid metastatic lesions in the liver and a mass in the pancreatic head. Before treatment was initiated, biopsy of a liver lesion revealed metastatic PNET. Due to aggressiveness and potential high mortality of the lymphoma, he was started on rituximab, cyclophosphamide, doxorubicin, vincristine and prednisone (R-CHOP). After five cycles he developed worsening abdominal pain consistent with progression of the PNET and was placed on everolimus. Here we discuss the complexity of diagnosing concurrent primaries and the treatment of such in the post-transplant setting. J Hematol. 2014;3(4):112-115 doi: http://dx.doi.org/10.14740/jh180w

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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