Cerebrospinal fluid cytology-assisted diagnosis of T-lymphoblastic lymphoma: A case report
Notice bibliographique
Résumé
Background: Lymphoblastic lymphoma is a rare form of highly aggressive non-Hodgkin lymphoma. The most common clinical manifestations are superficial lymphadenopathy and mediastinal mass. In a few cases, invasion of the central nervous system is the first manifestation. It is also difficult to diagnose patients using the central nervous system as the first manifestation. Here, we report the case of a 26-year-old man with central nervous system disease as the primary manifestation; we used cerebrospinal fluid cytology (CSF-C) for early diagnosis and shared the importance of CSF-C for early diagnosis of T-cell lymphoblastic lymphoma. Case presentation: The patient was admitted to the hospital because of “right eyelid closure weakness with headache for 1 month and exacerbation with sluggish response for 1 week.” Physical examination revealed a bilateral Kernig sign (+) and Lasgue sign (+). The Mini-Mental State Examination and Montreal Cognitive Assessment scores were 20 (out of 30). When there was no abnormality in the imaging examination, the patient was misdiagnosed with meningoencephalitis and received anti-inflammatory treatment because the initial symptom was a clinical manifestation of the central nervous system, and the imaging and blood tests showed no definite abnormality. Cerebrospinal fluid has been studied and second-generation sequencing detection, such as after CSF-C tip to abnormal lymphocytes, to open the breakthrough of the diagnosis of lymphoma. Conclusions: In the cases with central nervous system injury as the first manifestation, CSF-C was combined with immunohistochemistry and cerebrospinal fluid flow cytometry to provide a clear and effective method and evidence for the early diagnosis of T-cell lymphoblastic lymphoma.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».