Renal venous thrombosis in a newborn with prothrombotic risk factors
Notice bibliographique
Résumé
Renal venous thrombosis (RVT) is a rare but a well recognized entity in children and neonates. The clinical signs of neonatal RVT include hypertension, enlarged kidney(s), hematuria, renal insufficiency, proteinuria, thrombocytopenia, or all. Persisting impairment of kidney function and hypertension are serious and common complications in patients with RVT. Risk factors for the development of RVT include maternal diabetes mellitus, pathologic states associated with thrombosis (e.g., shock, dehydration, perinatal asphyxia, polycythemia), and sepsis. Inherited prothrombotic abnormalities have been described in some reports of RVT. We report the case of a male newborn with left RVT and associated homozygosity for both factor V Leiden (G1691A) and methylenetetrahydrofolate reductase C677T mutations in addition to elevated serum lipoprotein (a). The patient was treated with heparin. We believe our case to be the first reported case in the English medical literature of such an association between neonatal RVT and homozygosity for both factor V Leiden and methylenetetrahydrofolate reductase. This case and other studies clearly demonstrate that neonatal RVT should be evaluated for thrombophilia conditions.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».