MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3154962667 · doi:10.1136/bcr-2021-241724

Successful multidisciplinary treatment of Doege-Potter syndrome: hypoglycaemia caused by paraneoplastic IGF-2 production by a metastatic haemangiopericytoma

2021· article· en· W3154962667 sur OpenAlexaff
Jeffery Tong, Jonathan Athayde, Shawn MacKenzie, Meghan Ho

Notice bibliographique

RevueBMJ Case Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSoft tissue tumor case studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDebulkingMalignancyComplicationHemangiopericytomaRare diseaseSolitary fibrous tumorSurgeryRefractory (planetary science)DiseaseRadiologyCancerInternal medicineCD34Ovarian cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypoglycaemia due to insulin-like growth factor (IGF)-2 secretion is a paraneoplastic complication of malignancy with significant morbidity that can often go unrecognised due to its uncommon presentation. We report on a case of a 51-year-old man with metastatic haemangiopericytoma presenting with refractory hypoglycaemia, requiring continuous dextrose 10% infusion while in hospital. IGF-2 levels were significantly elevated, in keeping with a rare entity associated with solitary fibrous tumours, known as Doege-Potter syndrome. The patient was managed using uncooked cornstarch in conjunction with debulking of the hepatic tumour burden with bland IR-guided transarterial embolisation, and eventual surgical resection to treat his non-islet cell tumour hypoglycaemia (NICTH). The case highlights this rare paraneoplastic phenomenon that should be included in the differential for hypoglycaemia, especially if a history of a solitary fibrous tumour is elicited. Our case is the first to document a successful approach to treating the hypoglycaemia using preoperative transarterial bland embolisation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJ Case ReportsMême sujetSoft tissue tumor case studiesTravaux en français237 207