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Enregistrement W2744425972 · doi:10.1136/bcr-2017-220974

Atypical haemolytic uremic syndrome (aHUS) and membranoproliferative glomerulonephritis (MPGN), different diseases or a spectrum of complement-mediated glomerular diseases?

2017· article· en· W2744425972 sur OpenAlexaff
Ghada Ankawi, William F. Clark

Notice bibliographique

RevueBMJ Case Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueComplement system in diseases
Établissements canadiensWestern UniversityLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtypical hemolytic uremic syndromeMembranoproliferative glomerulonephritisThrombotic microangiopathyEculizumabMedicineGlomerulopathyAlternative complement pathwayImmunologyProteinuriaGlomerulonephritisRenal biopsyNephrologyComplement systemInternal medicinePathologyKidneyAntibodyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historically, patients with kidney diseases caused by genetic or acquired dysregulation of the complement alternative pathway have been grouped into clinical syndromes, C3 glomerulopathy (C3GN/DDD) and thrombotic microangiopathy (TMA), specifically atypical haemolytic uremic syndrome (aHUS). Recent data suggested that these diseases share a common pathophysiology and that patients can transition between glomerulopathies in this spectrum. Histopathologically, the main difference cited is the immunofluorescence (IF) findings, with C3 predominance in C3 glomerulopathy (compared with immunoglobulins and complements in immune complex-mediated membranoproliferative glomerulonephritis (MPGN)) and negative IF in TMA. We report a case in which a patient presented with hypertension, seizures, proteinuria, renal impairment and immune complex-mediated MPGN on kidney biopsy. Months later, she presented with classical TMA. She failed to respond to steroids and plasma exchange therapy but subsequently made a remarkable haematological and renal recovery after eculizumab treatment, thus supporting an underlying complement dysregulation and a diagnosis of aHUS.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,278 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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