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Enregistrement W1964994355 · doi:10.1186/1756-0500-6-538

Eosinophilic myocarditis: two case reports and review of the literature

2013· article· en· W1964994355 sur OpenAlexaff
Jacques Rizkallah, Angela Desautels, Amrit Malik, Shelley Zieroth, Davinder S. Jassal, Farrukh Hussain, Francisco Córdova

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEosinophilic Disorders and Syndromes
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyocarditisEosinophilicDiseaseEosinophiliaHeart failureCoronary artery diseaseRare diseaseCardiologyPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Eosinophilic myocarditis is a rare and often under-diagnosed subtype of myocarditis with only around 30 cases published in the medical literature. In this article we present two patients with eosinophilic myocarditis with the aim to demonstrate the often elusive nature of the disease and present the current scientific literature on this topic. CASE PRESENTATION: A 76 years old Caucasian gentleman and a 36 years old Aboriginal gentleman both presenting with heart failure symptoms were eventually diagnosed with eosinophilic myocarditis after extensive evaluation. Their presentation, assessment, and medical management is explored in this article. CONCLUSIONS: Eosinophilic myocarditis remains a rare and likely under-diagnosed subtype of myocarditis. The key features of this disease include myocardial injury in the setting of non-contributory coronary artery disease. Endomyocardial biopsy remains the definitive gold standard for diagnosis of noninfectious eosinophilic myocarditis. Non-invasive cardiac imaging in the setting of peripheral eosinophilia can be strongly suggestive of eosinophilic myocarditis with potential for earlier diagnosis. Failure to diagnose eosinophilic myocarditis and the delay of therapy may lead to irreversible myocardial injury. Therapies for this disease have yet to be validated in large prospective studies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0050,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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