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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».