An Extremely Rare Case of Primary Malignant Melanoma of the Kidney
Notice bibliographique
Résumé
Malignant melanoma (MM) is a tumor that usually occurs in the skin, but this malignant tumor can also develop in extracutaneous tissues, including urogenital tissues. In regard to MM occurring in urogenital tissues, bladder origin is common but renal primary MM is extremely rare. In the Department of Emergency and Urology at Gifu Municipal Hospital, a tumor of the right kidney was detected in a computed tomography scan to determine the cause of severe pain in the lower extremities of a 45-year-old Japanese woman. With the clinical diagnosis of renal cell carcinoma, resection of the right kidney was performed under laparoscopy. The cut surface of the tumor encapsulated by a thick fibrous capsule was dark brown, and the tumor cells with large nuclei, large nucleoli, acidophil cytoplasm, and numerous melanin granules showed papillary, solid, or alveolar growth. Immunohistochemically, the tumor cells were positive for Melan A and human melanoma black 45 (HMG45) but negative for transcription factor E3 (TFE3), transcription factor EB (TFEB), cytokeratin 7 (CK7), carbonic anhydrase 9 (CA9), and AEl/AE3. We conducted careful and detailed examinations, including an association of the patient's medical history, but there were no indications for tumors, particularly MM, in any organs. Therefore, she was ultimately diagnosed with primary kidney MM.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| 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 ».