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Enregistrement W2298519416 · doi:10.1159/000443405

Atypical Teratoid Rhabdoid Tumor Diagnosis after Partial Resection of Dysembryoplastic Neuroepithelial Tumor: Case Report and Review of the Literature

2016· review· en· W2298519416 sur OpenAlexaff
Mustafa Nadi, Tahani Ahmad, Annie Huang, Cynthia Hawkins, Éric Bouffet, Abhaya V. Kulkarni

Notice bibliographique

RevuePediatric Neurosurgery · 2016
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueChromatin Remodeling and Cancer
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDebulkingMalignant transformationRadiation therapyLesionAtypical teratoid rhabdoid tumorBrain tumorPathologyRadiologyCancerImmunohistochemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dysembryoplastic neuroepithelial tumors (DNETs) are generally considered benign, slow-growing epilepsy-associated lesions. While rare cases of malignant transformation of DNET to high-grade glial tumors have been reported, to our knowledge there have been no reports of transformation/emergence of DNET to atypical teratoid rhabdoid tumor (AT/RT), a highly aggressive embryonal brain tumor. Here, we report the case of an 8-year-old boy who presented with an incidental finding of a small right insular lesion which grew slowly over 3 years. The patient first underwent surgery with subtotal tumor resection at age 11. Pathology was consistent with DNET. Following surgery, further tumor growth was evident, requiring fractionated radiotherapy and eventually chemotherapy, but continued tumor growth was witnessed. Three years after radiation, imaging showed dramatic further tumor growth, and the patient underwent a second debulking surgery. The pathology revealed a malignant tumor with BAF47-negative cells, suggestive of AT/RT. This report adds to our knowledge about the poorly understood behavior and natural history of DNETs and emphasizes the importance of lifelong clinical and neuroimaging follow-up of these lesions.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations16
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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