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Enregistrement W4415946170 · doi:10.1002/rcr2.70400

Lung Cancer‐Like Presentation of Pulmonary Vein Stenosis After Radiofrequency Catheter Ablation for Atrial Fibrillation

2025· article· en· W4415946170 sur OpenAlexaff
Onofre Moran‐Mendoza, Bronwyn Hersen, Sabrina Allarakhia, J. Alberto Neder, Gurmohan Dhillon

Notice bibliographique

RevueRespirology Case Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac tumors and thrombi
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulmonary vein stenosisPulmonary veinAtrial fibrillationRadiofrequency ablationStenosisChest painMalignancyPresentation (obstetrics)Lung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A woman in her 50s presented with a two-month history of haemoptysis, dyspnea, cough and weight loss. She had recently undergone radiofrequency ablation for atrial fibrillation. A computed tomography (CT) scan of her chest showed left upper lobe opacity, mediastinal lymphadenopathy, and left pleural effusion, concerning for malignancy. Bronchoscopy revealed a malignant-appearing lesion that was negative for malignancy on biopsy. Despite improvement of the CT abnormalities and the lesion on a repeat bronchoscopy, she continued to experience recurrent episodes of dyspnea and haemoptysis. A ventilation/perfusion scan showed decreased perfusion to her left lung. A CT pulmonary angiogram with pulmonary vein phase established the diagnosis of pulmonary vein stenosis. This case highlights the necessity of considering pulmonary vein stenosis in patients post-ablation presenting with features suggestive of lung cancer to avoid unnecessary delays in diagnosis and treatment.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,490

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeObservationnel
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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