Pituitary Neuroendocrine Tumors in Multiple Endocrine Neoplasia
Notice bibliographique
Résumé
Multiple endocrine neoplasia type 1 (MEN1) is an autosomal-dominant disorder characterized by tumors of the pituitary, parathyroid, and endocrine-gastrointestinal tract. Pituitary neuroendocrine tumors (PitNETs) occur in about 40% of MEN1 cases, with 10% being the first manifestation. Recent studies show a slight female predominance, with microPitNETs (<1 cm) being more common than macroPitNETs (>1 cm). Functional PitNETs (FPitNETs) are more frequent than non-functional ones (36% to 48%), with prolactinomas being the most common FPitNETs. MEN1-associated PitNETs are often plurihormonal, larger, and more invasive compared to sporadic types, though patient age and FPitNET proportions are similar. MEN1 mutation-negative patients tend to have larger, symptomatic PitNETs at diagnosis. Six patients with MEN1 have been reported to have pituitary carcinomas, including a mutation- negative patient. Treatment approach between PitNETs in MEN1 and sporadic types appears to be similar. PitNETs also occur in MEN4, but their epidemiology is less understood. In patients with a MEN1-like phenotype and negative genetic testing, MEN4 should be considered.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».