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Enregistrement W4410386291 · doi:10.1136/bcr-2025-265058

Burosumab treatment of tumour-induced osteomalacia from a rib lesion

2025· article· en· W4410386291 sur OpenAlexaff
Claire Song, Denise A. Chan, Elizabeth Kurien, Gregory Kline, Sana Ghaznavi

Notice bibliographique

RevueBMJ Case Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParathyroid Disorders and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteomalaciaFibroblast growth factor 23HypophosphatemiaLesionPathologySarcomaRadiologyInternal medicineOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tumour-induced osteomalacia (TIO) is a rare cause of acquired hypophosphataemia most often due to paraneoplastic overproduction of fibroblast growth factor-23 (FGF-23). A woman in her 60s presented with an 18 month history of insidious back, knee and ankle pain, and progressive weakness. Biochemistry revealed low serum phosphate and a bone scan showed diffuse bony lesions, initially suspected to be metastatic sarcoma given her history of uterine sarcoma. However, a positron emission tomography scan identified a solitary destructive lytic lesion in the right posterior second rib. Endocrine workup showed low serum phosphate, high fractional excretion of phosphate, normal 25-hydroxyvitamin D and elevated FGF-23 levels. A biopsy revealed spindle cell neoplasm, which later stained positive for FGF receptor 1, consistent with renal phosphate wasting secondary to TIO. The patient was started on burosumab, a human monoclonal antibody against FGF-23, which normalised her serum phosphate and led to marked clinical improvement. She is now awaiting curative surgery for the primary rib lesion.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,575
Score d'incertitude au seuil0,594

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,314 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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