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Enregistrement W2145043941 · doi:10.1093/cid/cir690

Multiloculated Liver Abscess Due to Hypermucoviscous Klebsiella pneumoniae

2011· article· en· W2145043941 sur OpenAlexaff
Terence Wuerz, Yoav Keynan

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmoebic Infections and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKlebsiella pneumoniaeMedicineLiver abscessKlebsiella infectionsPyogenic liver abscessMicrobiologyHepatic abscessAbscessKlebsiellaSurgeryEscherichia coliBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(See page 257 for the Photo Quiz.) Diagnosis: Klebsiella pneumoniae liver abscess with sepsis and bacteremia. The primary infectious differential diagnosis of ring-enhancing liver lesions includes echinococcal, amoebic, and pyogenic liver abscess. However, Echinococcus granulosis is not endemic in the Philippines [1], and radiographic features considered pathognomonic for hydatid cysts (such as the presence of a laminar layer or of daughter cysts that contain fluid of lower density than the surrounding mother cyst fluid [2]) were absent. In this case, epidemiologic, historic, and imaging characteristics (see Figure 1) pointed toward a diagnosis of pyogenic liver abscess, while growth of bacterial colonies with features characteristic of K. pneumoniae on blood agar (see Figure 2) confirmed the diagnosis. In recent series, pyogenic liver abscess has been increasingly common in patients of Asian descent [3, 4]. A previous history of biliary disease, as in this case, is an important risk factor for pyogenic liver abscess [4]. Further, the most common radiographic finding in amoebic liver abscess (ALA) is a single, nonloculated subcapsular abscess (85% in one series); the presence of multiple abscesses argues against a diagnosis of ALA [5, 6]. Multiloculated liver abscesses are not uncommon in case series’ of K. pneumoniae liver abscess, although the more common finding is that of a single, right-sided lesion [3].

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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,069

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,004

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations4
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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