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Enregistrement W4400382932 · doi:10.14740/wjon1888

Proximal Femoral Metastasis From Epidermal Growth Factor Receptor-Mutated Lung Adenocarcinoma Mimicking Osteosarcoma on Magnetic Resonance Imaging

2024· article· en· W4400382932 sur OpenAlexvenueno aff
Changjun Chen, Jun Yin, Hao Xuan Zhang, Qing Wei, Xin Zhao, Meng Chen, Da Yong Peng

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging and Pathology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesShandong Academy of Medical SciencesShandong First Medical UniversityNatural Science Foundation of Shandong ProvinceJinan Science and Technology Bureau
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingEpidermal growth factor receptorOsteosarcomaMetastasisLungAdenocarcinomaRadiologyPathologyCancer researchReceptorInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aggressive nature of lung cancer is frequently accompanied by a high incidence of bone metastasis; however, proximal femoral metastasis from lung cancer is comparatively uncommon when compared to other malignancies. In this report, we present the case of a 53-year-old Asian male who presented with pain in the left thigh and back. Magnetic resonance imaging revealed severe bone destruction with involvement of adjacent soft tissue mass at the left thigh, exhibiting imaging findings that mimic osteosarcoma. Subsequent bone biopsy confirmed the diagnosis of epidermal growth factor receptor ( EGFR )-mutated lung adenocarcinoma with bone metastasis. The patient achieved survival following administration of osimertinib and underwent surgery for femoral metastases without palliative surgery for lung cancer. Therefore, proximal femoral metastasis from EGFR -mutated lung adenocarcinoma should be considered as a differential diagnosis in patients suspected to have osteosarcoma. The imaging findings of proximal femoral metastasis from EGFR -mutated lung adenocarcinoma were presented, and their therapeutic management was discussed. World J Oncol. 2024;15(4):731-735 doi: https://doi.org/10.14740/wjon1888

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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