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Enregistrement W3042789112 · doi:10.1177/1066896920941939

Collision Lesions of Calcifying Pseudoneoplasm of the Neuraxis and Rheumatoid Nodules: A Case Report With New Pathogenic Insights

2020· article· en· W3042789112 sur OpenAlexaff
Jian‐Qiang Lu, Snežana Popović, John Provias, Aleksa Cenic

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Surgical Pathology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal synovial abnormalities and treatments
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePathologicalPathologyMagnetic resonance imagingLesionBiopsyPathogenesisCalcificationRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Calcifying pseudoneoplasm of the neuraxis (CAPNON) is a rare tumor-like lesion with unclear pathogenesis. Collision lesions of CAPNONs with neoplasms are occasionally reported. In this article, we report the first case of collision lesions between CAPNON and rheumatoid nodules (RNs) in a patient with systemic lupus erythematosus. The patient was a 51-year-old female who presented with lower back pain and subsequently a lower back mass over 2 years. Spinal magnetic resonance imaging demonstrated a heterogeneous, partially calcified mass centered in the L3-4 paravertebral regions. A biopsy of the mass was diagnostic of CAPNON. As the mass grew over the following 5 months, it was resected en bloc. Its pathological examination revealed collision lesions of RNs at different histopathological stages and CAPNON lesions, and transitional lesions exhibiting combined RN and CAPNON features, with immune cell infiltrates. Our findings provide new evidence for an immune-mediated reactive process and insights into the pathogenies of CAPNON.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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