Case report of a breast granular cell tumor in a young transgender man
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND IMPORTANCE: Granular cell tumors (GCTs) can be diagnostically challenging due to their rarity, diverse anatomic locations, and clinical and radiologic similarities to other more common entities. GCTs involving the breast are rare and are most commonly encountered in premenopausal cisgender women. We report an unusual case of a breast GCT in a young transgender man. CASE PRESENTATION: A 20-year-old transgender man who was on testosterone therapy for about 1 year presented with a painless, palpable mass in the right breast which radiologically resembled a lymph node. A fine needle aspiration showed morphology and immunohistochemistry consistent with a GCT. The tumor was excised by a mastectomy for therapeutic and gender-affirming purposes which confirmed the diagnosis of a breast GCT. CLINICAL DISCUSSION: Breast GCTs are most commonly found in cisgender women, however the mechanisms behind this relationship and whether transgender persons have an altered risk profile are not well understood. Breast GCTs are typically benign lesions with a low chance of recurrence following excision. CONCLUSION: GCTs are rare and poorly understood entities which have not been previously documented in transgender patients and can resemble other benign or malignant lesions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».