Guillain-Barre Syndrome after Treatment with Dabrafenib for Metastatic Recurrent Melaloma. (P4.232)
Notice bibliographique
Résumé
Case report presentation: A 78 year-old lady was diagnosed with a conjonctival melanoma in 2010. She was treated with surgical resection, subsequent palliative radiotherapy and a second surgery at recurrence in December 2012. After trials on Lambrozilumab and Vemurafenib which caused deleterious side effects, she was treated with Dabrafenib, a BRAF inhibitor that revolutionned the treatment of melanoma in the last few years. During the treatment, she developped an acute motor weakness without bulbar or autonomic findings. The complete work-up including a lumbar puncture, brain and spine MRI and EMG testing were consistent with a primary demyelinating diffuse polyneuropathy. She improved after IVIG infusions, but relapsed after re-exposure to Dabrafenib. The complexity of this case relates to the fact that our patient was exposed to 3 different immunotherapies in a 6 months interval. The novelty of those drugs makes this case very challenging. It is the first case to our knowlegde of GBS triggered by Dabrafenib. The extensive work-up, the process leading to this diagnosis and the response to treatment will be detailed on the poster.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».