Primary gallbladder neuroendocrine neoplasm: A case report of grade 1 well-differentiated neuroendocrine tumor
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Neuroendocrine neoplasm (NENs) make up approximately 2-3 % of gallbladder malignancies, while only 0.5 % of all NENs develop in the gallbladder. Most Gallbladder neuroendocrine neoplasms (GB-NENs) are discovered incidentally during pathological examinations post-cholecystectomy. CASE PRESENTATION: 70-year-old male presents with an incidentally discovered 2.2 cm enhancing intraluminal soft tissue mass on abdominal CT scan. The mass demonstrates restricted diffusion on MR imaging, concerning for gallbladder malignancy. Radical cholecystectomy, confirms primary gallbladder neuroendocrine tumor (GB-NET). No adjuvant therapy was recommended at multidisciplinary cancer conference review. The patient is currently disease free at 18 months follow up. DISCUSSION: The management of GB-NEN remains challenging, due to the lack of specific clinical manifestations and typical imaging features preoperatively. GB-NENs are usually asymptomatic, and the paucity of reported imaging characteristics makes prospective diagnosis of GB-NENs challenging. GB-NEN tend to be larger in size, demonstrating well defined, intact mucosa, with a thick rim of hyperintensity on diffusion weighted images (DWI). Distinguishing between gallbladder neuroendocrine carcinoma (GB-NEC) and gallbladder neuroendocrine tumor (GB-NET) on pathologic evaluation is essential in developing a treatment plan. GB-NETs have superior survival compared to GB-NECs. GB-NETs can be managed utilizing a cholecystectomy with portal lymphadenectomy +/- segment 4b/5 liver resection. CONCLUSION: GB-NETs may achieve curative resection, if identified at an early disease stage.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».