MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2162512104 · doi:10.1136/bcr-2013-010027

Antiglycine receptor antibody and encephalomyelitis with rigidity and myoclonus (PERM) related to small cell lung cancer

2013· article· en· W2162512104 sur OpenAlexaff
Robert Kyskan, Kristine Chapman, André Mattman, Don D. Sin

Notice bibliographique

RevueBMJ Case Reports · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune Neurological Disorders and Treatments
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStiff person syndromeRituximabLung cancerMyoclonusSerologyEncephalomyelitisAntibodyPathologyInternal medicineGastroenterologyImmunologyAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 39-year-old man (a lifetime non-smoker) presented with a locked left jaw and leg myoclonus. Clinical and electromyographic findings were in keeping with progressive encephalomyelitis with rigidity and myoclonus (PERM) syndrome. A thoracic CT scan demonstrated a 19 mm right hilar nodule, which was proven to be small cell lung cancer on bronchoscopic biopsy. Serological evaluation of the patient's plasma revealed antibodies against glycine receptors (serology negative for anti-GAD, anti-Yo, anti-Hu, anti-Ri, antiamphiphysin, anti-Ma2/Ta, anti-CRMP5 and anti-NMDA receptor). After his cancer was treated with chemotherapy and intravenous immunoglobulins (IVIg), neurological symptoms resolved but returned several months later without any evidence of cancer recurrence. Symptoms were refractory to corticosteroids and IVIg therapy. Rituximab was then initiated, which led to a dramatic and sustained resolution of symptoms. To our knowledge, this is the first case of PERM related to antiglycine receptor antibodies from paraneoplastic syndrome, which resolved with rituximab.

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)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations34
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJ Case ReportsMême sujetAutoimmune Neurological Disorders and TreatmentsTravaux en français237 207