Poncet’s Disease in the Preclinical Phase of Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
We report on a patient with seropositive polyarthritis retrospectively diagnosed as Poncet's disease in the preclinical phase of seropositive rheumatoid arthritis. Our patient developed rheumatoid arthritis more than 2 years after being successfully treated for pulmonary tuberculosis and an initial inflammatory polyarthritis consistent with the diagnosis of Poncet's disease. This case illustrates the importance of recognizing Poncet's disease in a patient presenting with polyarthritis in order to avoid inappropriate long-term disease modifying antirheumatic treatment. It also illustrates the need for adequate follow-up of patients with Poncet's disease after treatment with antituberculosis treatment so that progression to a primary inflammatory arthritis such as rheumatoid arthritis may be identified timeously. Although seropositivity for rheumatoid arthritis has been reported in Poncet's disease as well as in tuberculosis, it is rather uncommon, and long-term follow-up of patients with Poncet's disease is essential particularly if they have positive serological tests for rheumatoid arthritis. In this case report, we describe the first reported case of Poncet's disease in the preclinical phase of rheumatoid arthritis and review the literature related to this rare disease presentation.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».