Visual Loss from Choroidal Melanoma Mimicking Neurological Syndromes
Notice bibliographique
Résumé
Melanoma of the eye is rare, but can mimic a range of disorders. This report highlights 2 cases of choroidal melanoma with vision loss mimicking neurological diagnoses. The first patient is a 41-year-old white male with a known history of multiple sclerosis and a previous episode of optic neuritis in the right eye, who presented with a 6-month history of decreased vision in the same eye, and occasional photopsiae. He was treated with 2 courses of oral steroids for presumed recurrent optic neuritis. After a temporary improvement in his symptoms, his vision worsened, following which he had a head MRI, which revealed a solid intraocular mass. He was subsequently diagnosed with a choroidal melanoma for which he was treated successfully with ruthenium-106 plaque brachytherapy. The second patient is a 57-year-old female, who presented with a progressive cerebellar syndrome under investigation by the neurology service, as well as decreased vision in the right eye. Her visual acuity gradually deteriorated and her neurological assessment, which included a PET-CT, revealed uptake in the right eye. The diagnosis of a choroidal melanoma was made, and following conservative treatment with proton beam radiotherapy, she had an enucleation of the eye. Intraocular tumours can masquerade as many different entities. Unexplained unilateral visual loss, especially if it is atypical for a neurological syndrome, should prompt dilated fundoscopy and referral to an ophthalmologist.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».