Frequently relapsing thrombotic thrombocytopenic purpura treated with cytotoxic immunosuppressive therapy.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Treatment of thrombotic thrombocytopenic purpura (TTP) with plasma exchange has reduced mortality rates from 90% in untreated cases to less than 20%. Despite plasma exchange, relapses may occur in as many as 40% of cases. Multiple relapses occur in a minority but pose a significant therapeutic challenge. Recent evidence supports the presence of an autoantibody which inhibits proteolysis of von Willebrand factor (vWF) in active TTP, allowing large multimers of vWF to form and promote platelet aggregation. Additional evidence suggests autoantibodies activate capillary endothelium and promote platelet aggregation in the microcirculation. Immunosuppression, thus, has a biologically plausible role in TTP. We describe three consecutive cases of relapsing TTP treated with cytotoxic therapy to highlight the potential role of immunosuppression. DESIGN AND METHODS: Cytotoxic immunosuppressive therapy with either cyclophosphamide or azathioprine was used in three consecutive patients with frequently relapsing TTP. RESULTS: All three patients have maintained remissions of 8 to 10 months without recurrence. INTERPRETATION AND CONCLUSIONS: Cytotoxic immunosuppressive therapy may have a role in inducing long-term remissions in recurrent TTP.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».