Notice bibliographique
Résumé
Hypertriglyceridemia is an established cause of pancreatitis. In a case-based approach, we present a review of hypertriglyceridemia and how it can cause pancreatitis. We outline how to investigate and manage such patients. A 35 year old man presented to the emergency department with abdominal pain and biochemical evidence of acute pancreatitis. There was no history of alcohol consumption and biliary imaging was normal. The only relevant past medical history was that of mild hyperlipidemia, treated with diet alone. Physical exam revealed epigastric tenderness, right lateral rectus palsy, lipemia retinalis, bitemporal hemianopsia and a delay in the relaxation phase of his ankle reflexes. Subsequent laboratory investigation revealed marked hypertriglyceridemia and panhypopituarism. An enhanced CT scan of the head revealed a large suprasellar mass impinging on the optic chiasm and hypothalamus. The patient was treated supportively; thyroid replacement and lipid lowering agents were started. He underwent a successful resection of a craniopharyngioma. Post-operatively, the patient did well on hormone replacement therapy. He has had no further attacks of pancreatitis. This case highlights many of the factors involved in the regulation of triglyceride metabolism. We review the common causes of hypertriglyceridemia and the proposed mechanisms resulting in pancreatitis. The incidence and management of hypertriglyceridemia-induced pancreatitis are also discussed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».