Pediatric <scp>S</scp>weet syndrome. A retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Sweet syndrome (SS) is a relatively rare pediatric diagnosis, with fewer than 80 pediatric cases reported in the literature, characterized by tender erythematous plaques and nodules associated with systemic inflammation. MATERIALS AND METHODS: We retrospectively reviewed the charts of pediatric patients diagnosed with SS both clinically and histologically at our reference hospital between the years of 2000 and 2012. Clinical, laboratory, and pathologic data were analyzed. RESULTS: We found five patients; four were male, aged between 9 and 14 years. All had fever, elevated markers of systemic inflammation, and typical skin lesions. SS was associated with underlying hematologic malignancy in one patient; all-trans retinoic acid in another; infection in two patients; and in one patient, no identifiable cause was found. Three of the five patients treated with systemic corticosteroids had excellent response, and two had recurrences and received additional treatment with dapsone and saturated solution of potassium iodide. CONCLUSIONS: Sweet syndrome is an extremely rare diagnosis in children. It is associated with the same conditions as in adults, but it is more frequently associated with infections than malignancies. In general, prognosis is good, but recurrences occur and second-line treatment may be needed.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».