Thrombotic Thrombocytopenic Purpura‐Hemolytic Uremic Syndrome in a Hemodialysis Patient Following Hematoma
Notice bibliographique
Résumé
Thrombotic thrombocytopenic purpura‐hemolytic uremic syndrome (TTP‐HUS) is a rare clinical syndrome defined by the presence of thrombocytopenia and microangiopathic hemolytic anemia. The etiology of TTP‐HUS is diverse, and many cases remain idiopathic. Recognized causes include Shiga toxin‐producing Escherichia coli , quinine toxicity, certain cancers and cancer chemotherapy, antiphospholipid antibodies, pregnancy and OCP's, cyclosporine, tacrolimus, OKT3, antiplatelet agents, AIDS and HIV infection, and pneumococcal infection. After an extensive literature review, we found no cases of TTP‐HUS following traumatic injury. We present the case of a 57‐year‐old white male hemodialysis patient with end‐stage renal disease secondary to type 2 diabetes, severe CAD with multiple MI's, HTN, history of coronary artery bypass grafting ×4, and transmyocardial reperfusion. The patient fell in the bathroom with questionable LOC and was found to have a subarachnoid hemorrhage diagnosed by head CT. 4 days after the fall, he developed TTP‐HUS with severe thrombocytopenia (platelet‐count falling from 181,000 to 6000), hemolytic anemia, mental status changes, and renal function abnormalities. He was treated by plasma exchange with subsequent improvement of symptoms and laboratory abnormalities. Of interest, we present another case of TTP‐HUS following trauma. A 42‐year‐old white male with no applicable medical history fell 6 feet from a ladder, developing a renal hematoma. 4 days after the fall, he developed TTP‐HUS. This patient was also treated with plasma exchange with subsequent improvement of symptoms and laboratory abnormalities. Based on these two case studies, we suggest that hematoma be considered as a potential trigger in the development of TTP‐HUS.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».