Case: Secondary polycythemia due to pazopanib in patients with metastatic renal cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Clear-cell renal cell carcinoma (RCC) is the most common primary malignant renal neoplasm. Up to 30% of patients have metastatic disease at the time of initial diagnosis.1 Small molecule inhibitors of vascular endothelial growth factor receptor tyrosine kinase (VEGFR TKIs) are used as first-line treatment for most patients with incurable RCC. Pazopanib is a TKI inhibiting VEGFR,1-3 as well as plateletderived growth factor receptors (PDGFRs) α and β and stem cell receptor c-kit. The most common side effects of pazopanib are diarrhea, hypertension, changes in hair colour, anorexia, nausea, and vomiting. Severe hepatic toxicity is the adverse effect of greatest concern,but is uncommon. Myelosuppressive effects are also noted, such as anemia, thrombocytopenia, and leukopenia, and are presumably mediated through c-kit inhibition. Erythrocytosis is a wellrecognized paraneoplastic syndrome associated with RCC; however, erythrocytosis due to pazopanib therapy has only recently been described. We report two cases and review of the literature related to this phenomenon.
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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) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».