Hematologic Malignancies: Two Cases of a Rare Cause of Hypopituitarism
Notice bibliographique
Résumé
Hematologic malignancies are rare causes of sellar masses and hypopituitarism. We report 2 cases of hypopituitarism due to sellar masses from hematologic malignancies. The first patient was found to have hypopituitarism but initial non-gadolinium-enhanced magnetic resonance imaging (MRI) sella did not demonstrate a mass. Subsequent gadolinium-enhanced MRI and transsphenoidal biopsy confirmed a diagnosis of intravascular lymphoma. Treatment with systemic chemotherapy resulted in resolution of abnormalities on MRI. The second patient had a known diagnosis of chronic lymphocytic leukemia, and sellar involvement contributing to hypopituitarism was confirmed on biopsy. Treatment with ibrutinib, acalabrutinib, and stereotactic radiosurgery resulted in resolution of abnormalities on MRI. Both patients were treated with hormone replacement for hypopituitarism. These cases highlight that hematologic malignancies should be suspected as causes of sellar masses/hypopituitarism in patients with concurrent symptoms atypical for a pituitary adenoma (eg, constitutional symptoms), known diagnoses of hematologic malignancies, or rapid tumor growth and invasion on imaging. Gadolinium-enhanced MRI should be pursued if nonenhanced MRI is nondiagnostic. Transsphenoidal biopsy can be considered for diagnosis. Malignancy-directed systemic therapy may improve hypopituitarism and radiographic abnormalities on MRI.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».