Autoimmunity in Thrombotic Thrombocytopenic Purpura
Notice bibliographique
Résumé
In the last few years, an autoimmune hypothesis for the pathogenesis of thrombotic thrombocytopenic purpura (TTP) has been proposed often, with variable success because of inconsistent supporting data. We are now aware that at least one subgroup of TTP patients does present with pathogenic autoantibodies (i.e, anti-ADAMTS13); this group consequently is a putative candidate for a curative treatment including plasma exchange (still the cornerstone of TTP treatment), together with corticosteroids or other immunosuppressants. Furthermore, for patients not responding to or relapsing following plasma exchange, the use of stronger immunosuppression (e.g., with the use of the anti-CD20 monoclonal antibody rituximab) should be considered as appropriate. Conversely, few data are actually available regarding the complex relationship between TTP and the antiphospholipid (aPL) syndrome, as well as other autoimmune diseases. Indeed, a correct differential diagnosis should be done on the basis of both different clinical presentations and autoantibody profile. At present, the presence of aPL antibodies should give evidence against a diagnosis of TTP, even though we cannot exclude that aPL antibodies may, in a minority of patients, be associated with a primary endothelial damage ultimately resulting in overt 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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.
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 ».