Synchronous Occurrence of Triple-Negative Breast Cancer and Malignant Melanoma
Notice bibliographique
Résumé
In people with cancer, multiple primary malignant neoplasms (MPMNs) are not unusual, and they may be caused by risk factors such as genetics, viral infection, smoking, environmental factors, or treatment-related variables. The frequency of MPMNs occurring in the same or separate organ systems is between 2% and 17%. The 5-year breast cancer survivors have been found to have around 3.6% chance of acquiring another neoplasm. In this case report, we present a very rare simultaneous occurrence of two highly malignant tumors - triple-negative breast cancer and cutaneous melanoma. We performed genetic tests for determining the link between both neoplasms. The patient was treated in an adjuvant setting with chemotherapy and immunotherapy with pembrolizumab. According to epidemiological studies, for primary cutaneous melanoma following breast cancer, the standardized incidence ratio (SIR) varied from 1.03 to 4.10, while for primary breast carcinoma following cutaneous melanoma, it varied from 1.16 to 5.13. A number of risk factors have been proven to increase the risk of a second primary malignancy. This case highlights the importance of risk factor assessment and thorough primary workup of each patient. It emphasizes the need for a personalized approach when treating synchronous neoplasms.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».