Renal Cell Carcinoma With Cardiac Metastases
Notice bibliographique
Résumé
The median survival of metastatic renal cell carcinoma (mRCC) is 5 months with a 1-year survival rate of 29%. Cardiac metastasis from RCC is a rare finding and there is scarce data available on treatment options. Recently, the combination of nivolumab and ipilimumab has been approved as a first-line treatment for advanced RCC in patients with a poor prognosis. Here we present a case of a 45-year-old male who presented to the emergency room with cough, dyspnea, and fever. Chest X-ray showed hilar lymphadenopathy and diffuse reticulonodular opacities, whereas a thoracic computed tomography (CT) scan revealed carcinomatosis lymphangitis, pleural carcinosis and multiple heterogenous zones on the cardiac wall. A transthoracic echocardiogram and a cardiac magnetic resonance imaging (MRI) revealed cardiac metastases. Subsequent imaging showed abundant distal metastases whereas a renal biopsy confirmed clear cell RCC making it a high-grade stage IV metastatic RCC. The patient was treated with the combination of nivolumab and ipilimumab. The unique feature about this case is that we have found a rare case of cardiac metastases that persists after a 3-month follow-up. Previously, there was only one case report of a patient with RCC and cardiac metastases who showed persistent response to nivolumab after 12 months. The key points from this case report are that a high index of suspicion is required for diagnosing cardiac metastases given that the signs and symptoms of metastatic cardiac involvement can be non-specific. Spread has been described as directly through the renal vein and vena cava or indirectly via the lymphatic system, which confers a worse prognosis. Furthermore, cardiac metastases can be mistaken for thrombi, endocarditis, or primary tumors, therefore echocardiograms can be limiting. Supplemental imaging with cardiac MRI or positron emission tomography/CT (PET/CT) is often needed for further characterization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».