Paraneoplastic Syndromes in Neuroendocrine Prostate Cancer: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Neuroendocrine prostate cancer (NEPC) is a rare subtype of prostate cancer (PCa) that usually results in poor clinical outcomes and may be accompanied by paraneoplastic syndromes (PNS). NEPC is becoming more frequent. It can initially manifest as PNS, complicating diagnosis. Therefore, we reviewed the literature on the different PNS associated with NEPC. We systematically reviewed English-language articles from January 2017 to September 2023, identifying 17 studies meeting PRISMA guidelines for NEPC and associated PNS. A total of 17 articles were included in the review. Among these, Cushing's Syndrome (CS) due to ectopic Adrenocorticotropic hormone (ACTH) secretion was the most commonly reported PNS. Other PNS included syndrome of inappropriate Anti-Diuretic Hormone secretion (SIADH), Anti-Hu-mediated chronic intestinal pseudo-obstruction (CIPO), limbic encephalitis, Evans Syndrome, hypercalcemia, dermatomyositis, and polycythemia. Many patients had a history of prostate adenocarcinoma treated with androgen deprivation therapy (ADT) before neuroendocrine features developed. The mean age was 65.5 years, with a maximum survival of 9 months post-diagnosis. NEPC is becoming an increasingly more common subtype of PCa that can result in various PNS. This makes the diagnosis and treatment of NEPC challenging. Further research is crucial to understanding these syndromes and developing standardized, targeted treatments to improve patient survival.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».