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Enregistrement W2606741855 · doi:10.1111/bjh.14646

Acquired blue sclerae in <scp>POEMS</scp> syndrome

2017· article· en· W2606741855 sur OpenAlexaff
Wasithep Limvorapitak, Diego Villa

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Haematology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Neuropathies and Disorders
Établissements canadiensBC Cancer AgencyVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPOEMS syndromeMedicineOrganomegalyBlurred visionPolyneuropathyPathologySkin hyperpigmentationDermatologyHyperpigmentationSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 76-year-old woman developed progressive painful peripheral neuropathy and blue discolouration of the sclerae over one year. Physical examination revealed bilateral blue sclerae (image) and skin hyperpigmentation over the face and extremities, but no lymphadenopathy or hepatosplenomegaly. Laboratory investigations identified a monoclonal immunoglobulin G kappa paraprotein and elevated vascular endothelial growth factor. There was no evidence of endocrine dysfunction. Bone marrow biopsy showed involvement by clonal kappa-positive plasma cells. With a diagnosis of POEMS (polyneuropathy, organomegaly, endocrinopathy, monoclonal protein and skin changes) syndrome, she was treated with lenalidomide and dexamethasone, which halted but did not reverse symptom progression. Blue sclerae are commonly associated with congenital collagen synthesis disorders, such as osteogenesis imperfecta. Acquired blue sclerae have been described in adults with ocular melanosis, conjunctival melanoma, alkaptonuria and Addison disease. Common ocular manifestations in POEMS syndrome include papilloedema, blurred vision, diplopia and ocular pain.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,560

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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