Fallbericht: Zwei Fälle von leptomeningealen Metastasen bei Patienten mit metastasiertem Urothelkarzinom, die mit Enfortumab Vedotin behandelt wurden
Bibliographic record
Abstract
Hintergrund: Die leptomeningeale Karzinomatose ist ein außergewöhnlich seltenes Metastasenmuster bei Urogenitaltumoren, das in weniger als 0,1% der Fälle beschrieben wird. Wir berichten über 2 Fälle von Patienten mit metastasiertem Urothelkarzinom, die zunächst auf Enfortumab Vedotin (EV) ansprachen, bevor sie leptomeningeale Metastasen entwickelten. Falldarstellung: Fall 1: Bei einem 55-jährigen Mann wurde ein metastasiertes Urothelkarzinom diagnostiziert. Er wurde zunächst mit einer Chemotherapie mit Cisplatin/Gemcitabin behandelt, gefolgt von Pembrolizumab als Zweitlinientherapie, wobei unter beiden Therapien eine Progression eintrat. Es wurde bei ihm mit einer EV-Therapie begonnen und er sprach partiell anhaltend auf sie an. Nach 12 Behandlungszyklen entwickelte er neurologische Symptome, wobei sich in der Bildgebung umfangreiche leptomeningeale Metastasen zeigten. Eine Lumbalpunktion wurde durchgeführt, wobei die Zytologie positiv auf ein metastasierendes Karzinom ausfiel. Fall 2: Bei einem 63-jährigen Mann wurde ein metastasiertes Urothelkarzinom diagnostiziert. Er erhielt 6 Zyklen Chemotherapie mit Platin/Gemcitabin, gefolgt von einer Avelumab-Erhaltungstherapie, woraufhin sich bei ihm radiologisch eine Progression entwickelte. Bei ihm wurde mit einer EV-Therapie begonnen, auf die er radiologisch komplett ansprach. Nach 13 Behandlungszyklen entwickelte er neurologische Symptome und in der Bildgebung zeigte sich eine ausgedehnte leptomeningeale Erkrankung. Die Zytologie bestätigte ein metastasiertes Urothelkarzinom. Schlussfolgerung: Dieses ungewöhnliche Ausbreitungsmuster, das bei 2 Patienten beobachtet wurde, die kurz hintereinander mit EV behandelt wurden, stellt ein potenziell signifikantes und neues Progressionsmuster innerhalb dieser Population dar.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.005 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".