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Enregistrement W2496786515 · doi:10.14740/jmc.v7i8.2626

Differentiating Rheumatoid Arthritis Related Musculoskeletal Pain in Patients With Concurrent Sickle Cell Disease: A Case Series and Literature Review

2016· article· en· W2496786515 sur OpenAlexvenueno aff
John Muthu, Mir Ali, Tracian James-Goulbourne

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Cases · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisAvascular necrosisDiseaseRadiological weaponInternal medicineLactate dehydrogenaseArthritisPhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rheumatoid arthritis (RA) can occur concurrently in patients with sickle cell disease (SCD). Both conditions can have similar musculoskeletal symptoms during painful exacerbations. SCD tends to be frequently labelled as the causative factor of painful events by both patients and providers alike. It is important to distinguish between these two conditions causing painful exacerbations to guide treatment plans. Our review of literature showed that the concurrent presentation of RA and SCD is not well described. We present a case series of eight patients with concurrent RA and SCD. We conducted a retrospective review of their charts to make observations about differences in musculoskeletal symptoms, biomarkers and radiological changes. Generally, RA affects smaller joints compared to SCD which affects larger joints. Radiological differences include bone infarcts and avascular necrosis in SCD versus erosive arthritis in RA. In terms of biomarkers, we are better guided using C-reactive protein (CRP) in conjunction with lactate dehydrogenase (LDH). Our case series demonstrates certain indicators which help make a clearer distinction between the two usually painful conditions. J Med Cases. 2016;7(8):334-340 doi: http://dx.doi.org/10.14740/jmc2602e

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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