Double Trouble: A Case of Concurrent Opportunistic Infections
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: Patients with systemic lupus erythematosus (SLE) are at increased risk of infection. We present the case of a patient with SLE who developed concurrent opportunistic infections while receiving immunosuppressive therapy. A 56-year-old man with a 30-year history of SLE was transferred to our institution from a referring hospital for the evaluation of headaches and change in mental status. His disease had previously been characterized by polyarthritis, serositis, erythematous malar rash, and nephritis. He had received treatment with cyclophosphamide and azathioprine 10 years prior, and was maintained thereafter with hydroxychloroquine 400 mg PO daily with disease stability. In the 2 years preceding this presentation, he had developed recurrent pleurisy and worsening renal dysfunction, and was thus started on treatment with prednisone 15 mg to 25 mg PO daily along with mycophenolate mofetil 720 mg PO twice daily that he received continuously until his hospitalization. Prior to a scheduled visit with his rheumatologist, he presented to his local hospital with 10 days of headache. Upon … Address correspondence to Dr. L. Albert, University Health Network, Toronto Western Hospital - 1E 424, 399 Bathurst St., Toronto, Ontario M5T 2S8, Canada. E-mail: lori.albert{at}uhn.ca
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».