Efficacy of Pazopanib in the Treatment of Metastatic Malignant Giant Cell Tumor of Soft Tissue: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
Giant cell tumor of soft tissue (GCT-ST), histologically resembling the GCT of the bone, is a rare tumor. The tumor has been categorized to have low malignancy. Few reports of local recurrence or distant metastasis and the use of chemotherapeutic agents for metastatic GCT-ST exist. Herein, we report the efficacy of pazopanib in a 78-year-old Japanese woman with GCT in the intrinsic back musculature with both post-operative local recurrence and lung metastasis. The patient visited the hospital with a three-month history of a palpable mass in the intrinsic back musculature. Following magnetic resonance imaging, the tumor predominantly exhibited slight hyperintensity on T2-weighted images and intense heterogeneous enhancement on contrast-enhanced T1-weighted images. A percutaneous needle biopsy was performed, and the pathological diagnosis was GCT-ST. The patient underwent surgery, and three months later she presented with not only local recurrence but also multiple lung metastases. The patient was immediately treated with pazopanib 400 mg once daily. One month after initiating treatment, a partial response in the pulmonary lesions was observed, and stable disease (SD) effects lasted for 11 months without severe adverse effects. Therefore, pazopanib treatment for metastatic malignant giant cell tumor of soft tissue achieved reasonable success.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».