Atypical autoimmune hemolytic anemia
Notice bibliographique
Résumé
9/L (10-90), bilirubin 1.5 mg/dL (0-1.0), lactate dehydrogenase 1715 U/L (normal < 210) and ferritin 697 ng/mL. The blood film showed microcytosis and coarse basophilic stippling consistent with β-thalassemia trait. Only very occasional spherocytes were noted and there was no agglutination. A bone marrow biopsy revealed mild erythroid hyperplasia and otherwise unremarkable morphology. The direct antiglobulin test (DAT) was repeatedly negative for IgG but weakly positive for C3d. Special DAT assays by gel method, cold saline wash and IgM/IgA substrates, were negative. Weak red cell autoantibodies were detectable eventually by polyethylene glycol (PEG) method through a reticulocyte enriched blood specimen, aiming to increase the sensitivity of the DAT assay by reducing the contamination of more aged transfused red cells. Weak red cell autoantibodies with no demonstrable specificity were also detected in the patient’s serum by PEG. An AHA with IgG autoantibody directed against reticulocytes or a mature RBC precursor was suspected based upon the reticulocytopenia and IgG positive DAT restricted to the reticulocyte enriched RBC fraction. 2 Prednisone 1.5 mg/kg/day, i.v. cyclophos phamide (~900 mg/m 2 monthly for five doses) and ritux imab (1,000 mg/m 2 for two doses) were administered with subsequent cessation of transfusion requirements and return to her baseline hemoglobin of 10.5 g/dL. AHA with atypical features, as illustrated above, raises challenges in diagnosis and management. Anemia can be multifactorial and peripheral blood morphology with coexisting conditions such as thalassemia trait 3 may be misleading. Importantly, 5-10% of patients with AHA are “DAT-negative”. A laboratory approach to such cases has been suggested but definitive proof of autoimmune hemolysis is often difficult to establish. 4
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,009 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».