Leptomeningeal dissemination of a low-grade lumbar paraganglioma: case report
Notice bibliographique
Résumé
Leptomeningeal dissemination of paraganglioma is rare, with only 2 prior cases in the literature. The authors present the case of a metastatic low-grade lumbar paraganglioma via leptomeningeal dissemination. This report emphasizes the utility of 3,4-dihydroxy-6-18F-fluoro-l-phenylalanine (18F-FDOPA) PET scanning for diagnosis, as well as the combination of radiation therapy and alkylating chemotherapeutic agents for the treatment of this rare phenomenon. The patient was a 61-year-old woman who presented with low-back pain and was found to have an isolated L-3 intrathecal tumor on MRI. Sixteen months after gross-total en bloc resection of the paraganglioma, the patient again became symptomatic with new neurological symptoms. MRI findings revealed enhancing leptomeningeal nodules throughout the spine. 18F-FDOPA PET/CT scanning was used to confirm the diagnosis of disseminated paraganglioma. Intrathecal thiotepa, radiation therapy, and systemic therapy with capecitabine and temozolomide have been used sequentially over a 2-year period, with each able to stabilize tumor growth for several months. The authors also summarize the 2 other reports of leptomeningeal dissemination of paragangliomas in the literature and compare the course and management of the 3 cases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».