Metastatic lymph node impostor in pancreatic cystadenocarcinoma.
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Lymph node involvement in pancreatic cancer is a predictor of poor patient long-term survival. The detection of multiple metastatic peri-pancreatic nodes by EUS-FNA may dissuade the surgeon from undertaking a curative pancreatic resection. CASE REPORT: We report an interesting case of a man with chronic lymphocytic leukemia, who presented with the diagnostic problem of a pancreatic solid-cystic lesion and multiple malignant-looking peri-pancreatic lymphadenopathy on EUS. EUS-FNA yielded chronic lymphocytic leukaemia involvement in the peri-pancreatic lymph nodes and a markedly elevated CEA in the cystic fluid. The absence of adenocarcinoma involvement of the lymph nodes prompted surgery on the pancreatic lesion with a curative intent. Pancreatic mucinous cystadenocarcinoma was diagnosed and a sub-total pancreatectomy was performed with clear resection margins. All 30 resected peri-pancreatic lymph nodes showed chronic lymphocytic leukemia involvement only. CONCLUSIONS: This case illustrates that abnormal lymphadenopathy adjacent to a primary pancreatic lesion may not necessarily be due to the latter. Systemic lymphoproliferative disease, as in this case, can masquerade as metastatic adenocarcinoma lymph nodes on EUS. EUS-FNA is useful in diagnosing lymphoproliferative disease.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».