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Enregistrement W2753521232 · doi:10.1136/bcr-2017-219538

Strategies to reduce line infections in a small child with homozygous familial hypercholesterolaemia who cannot yet receive LDL apheresis

2017· article· en· W2753521232 sur OpenAlexaff
Misan Lee, Janet Barr, Stewart Kribs, Guido Filler

Notice bibliographique

RevueBMJ Case Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlasmapheresisMedicineApheresisLDL apheresisPediatricsPercutaneousVenous accessDyslipidemiaSurgeryPsychological interventionAntibodyInternal medicineImmunologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients with homozygous familial hypercholesterolaemia are optimally treated with low-density lipoprotein apheresis. Young patients who do not meet a weight threshold (25 kg) receive regular plasmapheresis. This approach may remove excessive immunoglobulins and vascular access set-up can be challenging. We report the case of a 4 year-old child who exhibited repeated septic infections (5 in 6 months) and had recurrent access issues before two interventions were implemented: (1) the percutaneous central venous line was modified to two implanted paediatric ports, and (2) the patient started receiving two bags of Octaplasma at the end of each plasmapheresis treatment to account for the excessive loss of immunoglobulins. For the paediatric plasmapheresis access port, a 19-gauge Huber needle had to be used for the arterial port to prevent the collapse of the extension. These two simple changes have left the patient infection-free for 9 months.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,328 · 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'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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