A Humeral Osteosarcoma Mimicking Osseous Leiomyosarcoma: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
Osteosarcoma stands as one of the primary mesenchymal bone neoplasms commonly encountered in clinical practice. This malignancy often presents with a wide range of distinctive imaging characteristics. Here, we present a unique case wherein a delayed diagnosis of high-grade osteosarcoma occurred due to the absence of an osteoid matrix in the initial imaging studies. A 61-year-old female, initially presented with a left humeral fracture. As the healing of the fractured bone was delayed and the possibility of a pathologic fracture was considered, a CT-guided biopsy was performed. Histological examination of the biopsy sample initially suggested an osseous leiomyosarcoma. The lack of osteoid matrix on radiographs including aggressive intra-medullary mass seen on MRI, combined with the patient's age, appeared consistent with a diagnosis of leiomyosarcoma of bone. As a result, the initial diagnosis was not called into question. Due to neurovascular involvement, this led to a forequarter amputation. However, upon microscopic examination of the amputation specimen, certain areas exhibited features indicative of malignant osteoid deposition, ultimately supporting a revised diagnosis of high-grade osteosarcoma. This case underscores the critical importance of considering the limitations of core biopsy samples, especially when dealing with suspected limb masses associated with pathological fractures. Radiographs and CT scans can prove invaluable in ruling out subtle adjacent osteoid, and ultimately a multidisciplinary approach to the diagnosis of osteosarcoma is imperative to ensure accurate identification.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».