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Enregistrement W4240283488 · doi:10.14740/jem637

Multiple Brown Tumors Caused by Primary Hyperparathyroidism as a Differential Diagnosis to Multiple Osteolytic Bone Metastases: A Case Report

2020· article· en· W4240283488 sur OpenAlexvenueno aff
Zeina Hadad, Louise Tjelum, Pia Eiken, Waldemar Trolle, Ilia Haupter, Pia Afzelius

Notice bibliographique

RevueJournal of Endocrinology and Metabolism · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging and Pathology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePrimary hyperparathyroidismBrown tumorDifferential diagnosisParathyroid adenomaMalignancyHyperparathyroidismRadiologyOsteitis fibrosa cysticaMagnetic resonance imagingParathyroid hormonePathologySecondary hyperparathyroidismInternal medicineCalcium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brown tumors are benign osteolytic lesions, which usually respect the bone cortex. Since these lesions may resemble bone metastases, it is important to consider them as a potential differential diagnosis. They occur as a result of increased parathyroid hormone (PTH) secretion mainly due to primary or secondary hyperparathyroidism. We present a case of multiple osteolytic lesions incidentally found on X-ray examinations in a patient, who had a radius fracture after a low-energy trauma. Due to the suspicion of multiple bone metastases, one of them mimicking sequels after a pathological fracture in the ulna, the patient had a positron emission tomography/computed tomography (PET/CT) and a magnetic resonance imaging (MRI) scan performed supporting the existence of pervasive bone lesions without suggesting a primary malignancy. The blood samples showed highly elevated ionized calcium and PTH levels. Therefore, an ultrasound examination and parathyroid scintigraphy were performed, revealing a hyperfunctioning parathyroid adenoma. After removal of the adenoma, the PTH level normalised and the bone changes regressed without surgical intervention. J Endocrinol Metab. 2020;10(3-4):94-100 doi: https://doi.org/10.14740/jem637

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,288
Écart entre enseignants0,260 · 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'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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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