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Enregistrement W2032506421 · doi:10.1097/nrl.0b013e31825bbf07

Severe Hypomagnesemia Associated With Reversible Subacute Ataxia and Cerebellar Hyperintensities on MRI

2012· article· en· W2032506421 sur OpenAlexaff
Mark I. Boulos, Ashkan Shoamanesh, Richard I. Aviv, David J. Gladstone, Richard H. Swartz

Notice bibliographique

RevueThe Neurologist · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueMagnesium in Health and Disease
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreUniversity of British ColumbiaHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypomagnesemiaMedicinePosterior reversible encephalopathy syndromeCerebellar ataxiaHyperintensityContext (archaeology)EncephalopathyAtaxiaEclampsiaMagnetic resonance imagingPathologyInternal medicineCardiologyMagnesiumRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Hypomagnesemia has been associated with various neurological symptoms including ataxia. Reversible changes in cerebellar function have been described due to hypertensive changes, eclampsia, and immunosuppressive therapy in the context of posterior reversible encephalopathy syndrome. In this report we document isolated, reversible cerebellar findings with the corresponding neuroimaging correlates associated with critically low magnesium levels. CASE REPORT: A 72-year-old male with metastatic colorectal cancer and short gut syndrome presented with subacute ataxia and cerebellar T2 hyperintensities on magnetic resonance imaging. The patient showed rapid clinical and radiologic improvement in his cerebellar findings after receiving only magnesium supplementation. CONCLUSIONS: Our report suggests that low magnesium levels may mimic the vascular endothelial dysregulation that is seen in the context of rapid rises in blood pressure in both posterior reversible encephalopathy syndrome and eclampsia. This rare case suggests a potential role of magnesium in stabilizing the vascular endothelium and, when deficient, in contributing to cerebral edema of the posterior circulation territories.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations36
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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