Tumor Necrosis Factor-α Inhibitor-induced Antiglomerular Basement Membrane Antibody Disease in a Patient with Rheumatoid Arthritis: Figure 1.
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: Tumor necrosis factor (TNF)–targeted therapy is widely used for various rheumatic diseases. However, severe adverse effects have been reported, with a number of studies reporting the development of vasculitis associated with anti-TNF agents1,2,3. This is the first report, to our knowledge, of a patient with rheumatoid arthritis (RA) who developed antiglomerular basement membrane (anti-GBM) antibody disease during treatment with adalimumab, a fully human immunoglobulin G1 monoclonal antibody against TNF-α. A 69-year-old woman was diagnosed with RA based on the criteria of the American College of Rheumatology/European League Against Rheumatism (2010) at the age of 68 years because she presented with symmetrical small-joint arthritis and was positive for anticitrullinated protein antibodies (ACPA)4. Treatment with methotrexate, bucillamine, and prednisolone was started, but was stopped 5 months later because interstitial lung disease was detected, after which adalimumab was initiated (40 mg biweekly). There were no findings of renal dysfunction, proteinuria/hematuria, or rheumatoid vasculitis before … Address correspondence to Dr. J. Saegusa, Department of Clinical Pathology and Immunology, Kobe University Graduate School of Medicine, 7-5-1 Kusunoki-cho, Chuo-ku, Kobe 650-0017, Japan. E-mail: jsaegusa{at}med.kobe-u.ac.jp
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».