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Enregistrement W4402737361 · doi:10.14740/wjon1899

An Extremely Rare Case of Primary Malignant Melanoma of the Kidney

2024· article· en· W4402737361 sur OpenAlexvenueno aff
Akane Onogi, Daichi Kodama, Naoki Watanabe, Takashi Ishida, Hisao Komeda, Shuji Mikami, Takuji Tanaka

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRenal and related cancers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMelanomaPrimary (astronomy)DermatologyCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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