Tuberculosis induced autoimmune haemolytic anaemia: a systematic review to find out common clinical presentations, investigation findings and the treatment options
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tuberculosis induced autoimmune haemolytic anaemia is a rare entity. The aim of this study was to explore its common presentations, investigation findings and treatment options through a systematic review of published reports. METHODS: PubMed, Trip, Google Scholar, Science Direct, Cochrane Library, Open-Grey, Grey literature report and the reference lists of the selected articles were searched for case reports in English on tuberculosis induced auto-immune haemolytic anaemia. PRISMA statement was used for systematic review. Quality assessment of the selected reports was done using the CARE guidelines. RESULTS: Twenty-one articles out of 135 search results were included. Thirty-three percent of patients were reported from India. More than half had fever and pallor. The mean haemoglobin was 5.77 g/dl (SD 2.2). Positive direct coombs test was seen in all patients. Pulmonary tuberculosis (43%) was most prevalent. Twenty-nine percent of patients needed a combination of anti-tuberculosis medicines, blood transfusion and steroids. Higher percentage of disseminated TB induced AIHA (67%) needed steroids in comparison to the other types of TB induced AIHA (13%). CONCLUSIONS: Rarer complications of tuberculosis such as auto-immune haemolytic anaemia should be looked for especially in disease-endemic areas. Blood transfusion and steroids are additional treatment options along with the anti-tuberculosis medicines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».