Drug-associated Cutaneous Vasculitis: Study of 239 Patients from a Single Referral Center
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The 2012 International Chapel Hill Consensus Conference on the Nomenclature of Vasculitides defined drug-associated immune complex vasculitis as a distinct entity included within the category of vasculitis associated with probable etiology. In the present study we assessed the clinical spectrum of patients with drug-associated cutaneous vasculitis (DACV). METHODS: Case records were reviewed of patients with DACV treated at a tertiary referral hospital over a 36-year period. A diagnosis of DACV was considered if the drug was taken within a week before the onset of the disease. RESULTS: From a series of 773 unselected cutaneous vasculitis cases, 239 patients (30.9%; 133 men and 106 women; mean age 36 yrs) were diagnosed with DACV. Antibiotics (n=149; 62.3%), mainly β-lactams and nonsteroidal antiinflammatory drugs (NSAID; n=24; 10%) were the most common drugs. Besides skin lesions (100%), the most common clinical features were joint (51%) and gastrointestinal (38.1%) manifestations, nephropathy (34.7%), and fever (23.8%). The most remarkable laboratory data were increased erythrocyte sedimentation rate (40.2%), presence of serum cryoglobulins (26%), leukocytosis (24.7%), positive antinuclear antibodies (21.1%), anemia (18.8%), and positive rheumatoid factor (17.5%). Despite drug discontinuation and bed rest, 108 patients (45.2%) required medical treatment, mainly corticosteroids (n=71) or immunosuppressive drugs (n=7). After a median followup of 5 months, relapses occurred in 18.4% of patients, and persistent microhematuria or renal insufficiency in 3.3% and 5%, respectively. CONCLUSION: DACV is generally associated with antibiotics and NSAID. In most cases it has a favorable prognosis, although a small percentage of patients may develop residual renal damage.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».