Hematologic malignancies masquerading as rheumatologic diseases: A case series and review
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Hematologic malignancies can mimic rheumatologic diseases, presenting a significant diagnostic challenge due to overlapping clinical features. This study highlights 5 cases of hematologic malignancies presenting as rheumatologic disorders and discusses the diagnostic complexities involved. PATIENT CONCERNS: The patients, aged 64 to 78, presented with diverse rheumatologic symptoms including polyarthritis, vasculitis, Raynaud phenomenon, and systemic symptoms such as weight loss, fatigue, and night sweats. Initial workups suggested rheumatologic diagnoses, leading to delays in recognizing the underlying malignancies. DIAGNOSES: The diagnostic journey involved extensive laboratory testing, imaging, and, in all cases, bone marrow biopsies, which ultimately revealed hematologic malignancies: angioimmunoblastic T-cell lymphoma (AITL), extranodal marginal zone lymphoma, myelodysplastic syndrome (MDS), and multiple myeloma. Misleading initial findings, such as autoimmune serologies and transient responses to immunosuppressive therapy, complicated the diagnostic process. INTERVENTIONS: Ultimately, the patients included in this case series benefited from hematological malignancy-specific therapies. Delayed diagnosis impacted the treatment course and outcomes. OUTCOMES: Outcomes varied: 2 patients achieved symptom control with targeted therapy, while others experienced complications such as infections or disease progression, ultimately leading to mortality in some cases. Patient frustrations underscored the psychologic toll of diagnostic delays. LESSONS: Hematologic malignancies can present as atypical or refractory rheumatologic diseases, emphasizing the need for vigilance in patients with unusual clinical courses. Early consideration of malignancy in differential diagnoses, especially with atypical serologic or histopathologic findings, is critical to improving outcomes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».