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Enregistrement W2610331118 · doi:10.14740/jmc.v8i5.2782

Diagnosis and Management of Systemic Lupus Erythematosus: A Case Report

2017· article· en· W2610331118 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammed Ayed Huneif

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Cases · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiseaseEmergency departmentHeart failureIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Systemic lupus erythematosus (SLE) is a multisystem inflammatory disease with a broad clinical presentation, which is principally difficult to diagnose across the emergency departments (EDs). The immune system of the body in this disease mistakenly damages or attacks healthy tissues. Majority of the patients suffering from SLE tend to develop “secondary heart disease” once in a while throughout the course of their primary illness. This study aimed to report a case of a previously healthy 9-year-old Saudi female who presented with rheumatic fever and congestive heart failure accompanied by productive cough, chest, abdomen, and back pain. A 9-year-old Saudi female was presented to the emergency department with a history of progressive rheumatic fever, iron deficiency anemia, and pain in chest with productive cough. Examination revealed that patient felt extremely ill, pale, afebrile, with a loss of appetite, tachycardic, high grade fever (39 °C), tachypneic, and a peripheral oxygen saturation of 95% on 40% supplemented oxygen” with low blood pressure 105/70 was noted. The patient was assumed to be diagnosed with probable SLE. We started our patient on methylprednisolone, omeprazole, and prednisolon and noticed sustained improvements. Multisystemic and acute life-threatening conditions should arise the suspicion of autoimmune diseases, predominantly SLE in the ED. SLE treatment shall be planned separately with consideration to utilize the “best-suited therapy” for targeting the organ systems affected. Lack of an explicit biological marker, disease heterogeneity, as well as absence of a specific outcome measurement for improvement makes this procedure harder. J Med Cases. 2017;8(5):163-166 doi: https://doi.org/10.14740/jmc2782w

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,314 · 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
Publié2017
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Résumé présentoui

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