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Enregistrement W2142701069 · doi:10.1681/asn.2014050481

IgD Heavy-Chain Deposition Disease

2014· article· en· W2142701069 sur OpenAlexaff
Virginie Royal, Patrick Quint, Martine Leblanc, Richard LeBlanc, Garrett F. Duncanson, Robert L. Perrizo, Fernando C. Fervenza, Paul J. Kurtin, Sanjeev Sethi

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunoglobulin DPathologyLaser capture microdissectionParaproteinemiaGlomerular basement membraneMedicineBiopsyGlomerulopathyChemistryGlomerulonephritisKidneyInternal medicineAntibodyImmunologyB cellMultiple myeloma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monoclonal Ig deposition disease (MIDD) is a rare complication of monoclonal gammopathy characterized by deposition of monoclonal Ig light chains and/or heavy chains along the glomerular and tubular basement membranes. Here, we describe a unique case of IgD deposition disease. IgD deposition is difficult to diagnose, because routine immunofluorescence does not detect IgD. A 77-year-old man presented with proteinuria and renal failure, and kidney biopsy analysis showed a nodular sclerosing GN with extensive focal global glomerulosclerosis, tubular atrophy, and interstitial fibrosis. Immunofluorescence was negative for Ig deposits, although electron microscopy showed deposits in the glomeruli and along tubular basement membranes. Laser microdissection of glomeruli and mass spectrometry of extracted peptides showed a large spectra number for IgD, and immunohistochemistry showed intense glomerular and tubular staining for IgD. Together, these findings are consistent with IgD deposition disease. Bone marrow biopsy analysis showed 5% plasma cells, which stained for IgD. The patient was treated with bortezomib and dexamethasone, which resulted in improvement of hematologic parameters but no improvement of renal function. The diagnosis of IgD deposition disease underscores the value of laser microdissection and mass spectrometry in further evaluating renal biopsies when routine assessment fails to reach an accurate diagnosis.

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations38
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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