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Enregistrement W2740185635 · doi:10.1155/2017/8748696

A Challenging Diagnosis of IgG4-Related Disease When Understanding Limitations of Laboratory Testing Was Pivotal

2017· article· en· W2740185635 sur OpenAlexaff
Victoria Y. Y. Xu, Alireza Zahirieh, Janey Hsiao, Kevin Higgins, Zeina Ghorab, Arthur Bookman, Pak Cheung Chan

Notice bibliographique

RevueCase Reports in Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIgG4-Related and Inflammatory Diseases
Établissements canadiensUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiseaseIgG4-related diseaseIntensive care medicineMedical physicsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 76-year-old man was incidentally found on a CT scan to have lymphadenopathy and bilateral kidney enlargement suggestive of infiltrative renal disease. He was largely asymptomatic but had bilateral salivary and lacrimal gland enlargement. A grossly elevated serum IgG (>70 g/L) with concomitant suppression of other immunoglobulins, a small IgG restriction, and a parotid biopsy revealing lymphoplasmacytic infiltrate with slight kappa light chain excess all suggested a lymphoproliferative disorder (LPD). The diagnostic workup was further confounded by a normal serum IgG4 concentration. Moreover, bone marrow and renal biopsies did not reveal evidence of LPD. Discussion with the laboratory not only clarified that the markedly increased total IgG could not be accounted for by the small IgG restriction, but also identified a discrepancy in the IgG4 measurement. Repeat analysis of a follow-up sample revealed an elevated IgG4 of 5.94 (reference interval: 0.039-0.864) g/L, which prompted a repeat parotid biopsy that showed predominant IgG4+ lymphocytic infiltrates. Despite the deluding presentations, a final diagnosis of IgG4-related disease (IgG4-RD) was made based on elevated serum IgG4 concentrations and histopathological findings. This case highlights the importance of recognizing limitations of laboratory testing and the benefit of close communications among clinical subspecialties and the laboratory.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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