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Enregistrement W2535870247 · doi:10.1212/wnl.0000000000003222

Clinical Reasoning: A complicated case of MELAS

2016· article· en· W2535870247 sur OpenAlexaff
Nikkie Randhawa, Laura Wilson, Sharanpal Mann, Sandra Sirrs, Oscar Benavente

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVasculitis and related conditions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiologyPast medical historySurgeryCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 48-year-old right-hand-dominant woman presented to the emergency department with sudden onset of visual loss of her left visual field. She had a complicated medical history—end-stage renal disease requiring renal transplant 6 years prior to presentation secondary to biopsy-proven focal segmental glomerulosclerosis (FSGS), coronary artery disease, left atrial enlargement due to pulmonic stenosis, progressive sensorineural hearing loss 10 years prior and subsequent placement of a right cochlear implant, hypertension, and type 2 diabetes mellitus for the last year. At presentation, the patient's medications included cotrimoxazole prophylaxis, mycophenolate mofetil, tacrolimus, insulin, and folic acid. On examination, she was of short stature and had a low-grade fever and a left homonymous hemianopsia (L-HH). Within the next 3 weeks, she subsequently developed further visual disturbance to the point of being cortically blind in addition to new left upper extremity paresthesias. Initial CT head scan showed a subacute right occipital infarct and bilateral basal ganglia calcification. Subsequent CT imaging done 3 weeks later demonstrated interval development of new left temporoparietal and left occipital infarcts (figure, A). CT angiogram showed intracranial stenoses affecting basilar artery, both posterior cerebral arteries, and to a lesser degree bilateral anterior cerebral arteries and middle cerebral arteries, suggestive of possible atherosclerosis, but were not believed to be hemodynamically significant (figure, B). Due to her cochlear implant, significant streak artifact affected the interpretation of her CT scans and precluded her from obtaining an MRI.

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)0,006
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations3
Publié2016
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