Rhabdomyolysis causing acute kidney injury in a patient with multiple risk factors and an underlying inflammatory muscle disease: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
A 33 year-old Caucasian male with underlying type one diabetes mellitus, dyslipidemia, hypothyroidism and nephrotic syndrome secondary to membranous glomerulonephropathy (GN), presented with new onset tonic-clonic seizures (lasting one minute) after an episode of binge drinking in which there was a considerable period of immobilization. The patient was taking 80 mg of Atorvastatin daily at the time of presentation. The patient was intubated and ventilated and initial laboratory investigations confirmed a creatine kinase (CK) of 12,000 U/L (Normal 20-220 U/L) and creatinine of 3.1 mg/dL (Normal 0.7 – 1.3 mg/dL) and associated hyperkalemia of 5.6-5.9 mmol/L (Normal 2.5-5.0 mmol/L) The patient developed acute kidney injury (AKI) presumed secondary to rhabdomyolysis, and required renal replacement therapy. His CK eventually peaked at 153,741 U/L on the seventh day of admission. The patient regained consciousness and improved clinically over the following weeks. A muscle biopsy performed on the 29th day of admission showed changes consistent with polymyositis. On follow up testing the patient’s TSH was noted to be 101.99 mIU/L (Normal 0.5-5.0 mIU/L ) with a T4 of 5.5 pmol/L (Normal 8.5-15.2 pmol/L) indicating uncontrolled hypothyroidism. This case highlights multiple potential etiologies causing rhabdomyolysis that may occur concurrently in a patient and contribute to AKI.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».