Drug Rash With Eosinophilia and Systemic Symptoms Syndrome Induced by Allopurinol
Notice bibliographique
Résumé
Drug rash with eosinophilia and systemic symptoms (DRESS) syndrome is an adverse drug reaction caused by an apparent group of drugs which can cause 10-20% mortality. It is characterized by a latency period ranging from 3 weeks to 3 months after the introduction of the offending drug. The syndrome is defined by the presence of fever, rash, eosinophilia, atypical lymphocytes and multiorgan involvement. We present a 39-year-old woman who developed fever, nausea, a pruritic erythematous maculopapular rash and facial edema during her sixth week of the treatment with allopurinol as a case of DRESS syndrome. Diagnosis was confirmed by the drug rash, eosinophilia and systemic involvement including adenopathy, toxic hepatitis and pericardial effusion. Allopurinol was discontinued and intravenous prednisolone 60 mg/day was started. The patient’s clinical appearance and eosinophilia improved within first 2 days. Awareness of hematologic abnormalities and systemic involvement along with drug rush, by physicians is critical for early diagnosis of this life-threatening syndrome. J Med Cases. 2014;5(7):420-422 doi: http://dx.doi.org/10.14740/jmc1811w
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».