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Enregistrement W2542779507 · doi:10.14740/jmc.v7i11.2662

Primary Lung Adenocarcinoma With Trophoblastic Differentiation and Usage of Gefitinib for Postoperative Recurrence: Report of a Case With a Review of the Literature

2016· review· en· W2542779507 sur OpenAlexvenueno aff
Yasumichi Yamamoto, Toshiya Toyazaki, Shinji Kosaka

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Cases · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Trophoblastic Disease Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGefitinibAdenocarcinomaLung cancerOncologyChoriocarcinomaEpidermal growth factor receptorCarcinomaInternal medicineLungCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report a rare and very aggressive case of lung carcinoma showing trophoblastic differentiation, so-called choriocarcinoma, for which postoperative recurrence was treated using gefitinib. A 51-year-old woman with pathological stage IIA adenocarcinoma with trophoblastic differentiation underwent left lower lobectomy with lymph node dissection and postoperative adjuvant chemotherapy, remaining tumor-free for 10 months until the detection of the brain metastasis. Gefitinib was administered, as the tumor was positive for epidermal growth factor receptor mutation, and this resulted in a 12-month progression-free period. The patient died 37 months after surgery due to multiple metastases in the brain, ovary and uterus. This is the first case report using gefitinib to the lung carcinoma showing trophoblastic differentiation. A review of the literature on lung cancer with trophoblastic differentiation suggested that a chemotherapeutic regimen for primary lung cancer other than germ cell tumor might be suitable for the lung carcinoma with trophoblastic differentiation. J Med Cases. 2016;7(11):484-487 doi: http://dx.doi.org/10.14740/jmc2662w

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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