Sarcoidosis and Cancer: A Complex Relationship
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Sarcoidosis is a systemic disease of unknown etiology, characterized by the presence of non-caseating granulomas in various organs, mainly the lungs, and the lymphatic system. Since the individualization of sarcoidosis-lymphoma association by Brincker et al., the relationship between sarcoidosis or granulomatous syndromes and malignancies has been clarified through observational studies worldwide. Two recent meta-analyses showed an increased risk of neoplasia in sarcoidosis. The granulomatosis can also reveal malignancy, either solid or hematological, defining paraneoplastic sarcoidosis. Recent cancer immunotherapies, including immune checkpoint inhibitors (targeting PD-1, PD-L1, or CTLA-4) and BRAF or MEK inhibitors were also reported as possible inducers of sarcoidosis-like reactions. Sarcoidosis and neoplasia, especially lymphoma, can show overlapping presentations, thus making the diagnosis and treatment harder to deal with. There are currently no formal recommendations to guide the differential diagnosis workup between the evolution of lymphoma or a solid cancer and a granulomatous reaction associated with neoplasia. Thus, in atypical presentations (e.g., deeply impaired condition, compressive lymphadenopathy, atypical localization, unexplained worsening lymphadenopathy, or splenomegaly), and treatment-resistant disease, targeted biopsies on suspect localizations with histological examination could help the clinician to differentiate neoplasia from sarcoidosis. Pathological diagnosis could sometimes be challenging since very few tumor cells may be surrounded by massive granulomatous reaction. The sensitization of currently available diagnostic tools should improve the diagnostic accuracy, such as the use of more "cancer-specific" radioactive tracers coupled with Positron Emission Tomography scan.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle