Notice bibliographique
Résumé
A 22-year-old man presented with a 3-week history of increased thirst, polydipsia, and polyuria. He described consuming large volumes of water and waking up multiple times throughout the night to drink and urinate. He also endorsed symptoms of fatigue and frequent headaches. Prior to this, he had been well. There was no history of diuretic use, lithium use, or renal disease. There was no prior head trauma, cranial irradiation, or intracranial pathology. He denied consumption of nutritional or protein supplements. Clinical exam revealed a well appearing young man with normal heart rate and blood pressure. Visual fields and general neurologic exam were grossly normal.Baselines investigations revealed serum sodium ranging from 141–142 mmol/L (reference range 133–145 mmol/L), creatinine 92 umol/L (50–120 umol/L), random glucose 5.4 mmol/L (3.3–11.0 mmol/L), potassium 4.0 (3.3–5.1 mmol/L) and ionized calcium 1.25 mmol/L (1.15–1.35 mmol/L).A 24-hour urine collection was arranged, and returned a urine volume of 5.6L (normal less than 3 litres/24 hours). Further investigations revealed a serum sodium of 142 mmol/L, serum osmolality 306 mmol/kg (280–300 mmol/kg), and urine osmolality of 102 mmol/kg (50–1200 mmol/kg). AM cortisol was 372 nmol/L (200–690 nmol/L). These results demonstrated inability to concentrate the urine, despite the physiologic stimulus of hyperosmolarity. Based on this, a presumptive diagnosis of diabetes insipidus was made. The patient was instructed to drink as much as he needed to satiate his thirst, and to avoid fluid restriction. The patient was started on DDAVP intranasal spray, which provided immediate relief from his symptoms. Magnetic resonance imaging of the brain revealed an unremarkable pituitary gland with abnormal thickening of the pituitary stalk and loss of the posterior pituitary bright spot. This confirmed the diagnosis of central diabetes insipidus, presumed secondary to infiltrative disease affecting the pituitary stalk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».