Proximal Femoral Metastasis From Epidermal Growth Factor Receptor-Mutated Lung Adenocarcinoma Mimicking Osteosarcoma on Magnetic Resonance Imaging
Notice bibliographique
Résumé
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
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».