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Enregistrement W3211158218 · doi:10.14740/wjon1406

Metastatic Clear Cell Renal Cell Carcinoma: The Great Pretender and the Great Dilemma

2021· article· en· W3211158218 sur OpenAlexvenueno aff
Umberto Maestroni, Donatello Gasparro, Francesco Ziglioli, Giulio Guarino, Davide Campobasso

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal cell carcinomaNephrectomySpinal cord compressionPresentation (obstetrics)Radiation therapyAbdominal painRadiosurgeryBack painSurgeryRadiologyNivolumabSpinal cordCancerKidneyImmunotherapyOncologyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metastatic renal cell carcinoma (mRCC) may present with a wide range of clinical pictures. Reportedly, paraneoplastic syndromes are the first sign in 20% of cases and only 15% of cases show the classic triad (flank pain, gross hematuria, and palpable abdominal mass) at presentation. The remaining cases present with signs and symptoms related to the site of distant metastases. These data may explain the reason why about 20-30% of patients are metastatic at presentation. We report the case of a 63-year-old woman who came to our attention for lower back pain. After imaging studies, we detected a left kidney mass of 86 × 61 × 79 mm, multiple right pulmonary nodules and six bone lesions. She underwent left radical nephrectomy. After 1 month, she developed signs of spinal cord compression with neurological deficits and she underwent emergency spinal decompression. In order to allow complete motor recovery, the subsequent stereotactic body radiation therapy was not performed, and she is currently taking combination immunotherapy regimens. Management of mRCC is in a continuous evolution due to availability of new target therapies and the possibility of a multimodal approach with surgical, focal and radiotherapy treatments. However, the ideal treatment algorithm is yet to come. This is why mRCC diagnosis and management are still challenging for the clinicians.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeSans objet
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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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