Severe Gestational Thrombocytopenia: A Case Report and Brief Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
Thrombocytopenia (TCP) is a common medical finding in obstetric population at term. The majority of new-onset TCP cases are mild, asymptomatic and diagnosed accidentally on routine antenatal screening. The most common causes at term are gestational thrombocytopenia (GT), preeclampsia/HELLP syndrome and immune-mediated thrombocytopenia (ITP). Preeclampsia/HELLP syndrome is accompanied with well-defined clinical characteristics and specific laboratory findings, while the other two are usually asymptomatic and are impossible to distinguish from one another. We encountered a case of new-onset TCP at 40 weeks gestation with negative history and a platelet count of 33 × 10 9 /L, yet, who had a fast spontaneous postpartum recovery. Her second pregnancy was also complicated by TCP of 77 × 10 9 /L at 37 weeks gestation. The newborn platelet count was normal in both instances. She was considered to have GT after a lapse of 4 years, being consistently healthy with normal platelet counts. After excluding other serious causes of severe new-onset TCP at term, management should be oriented towards securing hemostasis in preparation for delivery without wasting precious time and resources trying to discern between GT and ITP. J Hematol. 2016;5(4):142-150 doi: https://doi.org/10.14740/jh308w
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».