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Enregistrement W2169054512 · doi:10.1093/ndt/16.8.1702

Mycophenolate mofetil causing deep venous thrombosis in a renal transplant patient with factor V Leiden

2001· article· en· W2169054512 sur OpenAlexaff
David Z.I. Cherney, Jeffrey S. Zaltzman

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Coagulation and Thrombosis Mechanisms
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVenous thrombosisRenal transplantMycophenolateThrombosisFactor V LeidenSurgeryGastroenterologyInternal medicineTransplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mycophenolate mofetil (MMF) is a drug that is commonly used as a post‐transplant immunosuppressive agent. The mechanism of action of MMF is via non‐competitive, reversible inhibition of inosine monophosphate dehydrogenase (IMPDH). IMPDH is required for purine synthesis during lymphocyte activation [1]. Although effective for treating allograft rejection [2–5], MMF has well known side effects including gastrointestinal upset, lymphopenia, and the risk of opportunistic infections [6–7]. Hepatotoxicity and nephrotoxicity are not common [8]. The factor V Leiden mutation involves a single adenine‐for‐guanine mutation at position 506, first described in 1993 [9–10]. Mutated factor V is resistant to degradation by activated protein C, predisposing patients to thrombosis [9]. In this paper, we describe a case of proven deep venous thrombosis (DVT) in a 62‐year‐old cadaveric renal transplant recipient several days after starting MMF. The MMF was administered on two separate occasions, several months apart, and 4 years post‐transplant because of episodes of chronic allograft nephropathy (CAN). The patient developed a DVT soon after receiving the MMF on both occasions. A haematological investigation revealed that the patient (P.F.) was heterozygous for factor V Leiden.

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)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations12
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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