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Enregistrement W2810556165 · doi:10.1515/crpm-2018-0003

Severe congenital autoimmune neutropenia in preterm monozygotic twins: case series and literature review

2018· article· en· W2810556165 sur OpenAlexaff
Rehab Abdelhamid, Kamran Yusuf, Abhay Lodha, Essa Hamadan Al Awad

Notice bibliographique

RevueCase Reports in Perinatal Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBlood disorders and treatments
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeutropeniaImmunologyAntibodyPediatricsInternal medicineChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The presence of high levels of neutrophil associated immunoglobulins (NAIG) in the serum of newborns with neutropenia and their mothers is usually associated with the diagnosis of allo-immune neonatal neutropenia (AINN). We describe a set of otherwise healthy late preterm monozygotic twins who presented with an isolated severe neonatal neutropenia on the first day of life. Flow cytometry for neutrophil antibody screen for both twins detected elevated levels of NAIG with normal serum levels of allo anti-neutrophil antibody (allo-NAB). Maternal serum did not contain either NAIG or allo-NAB. Also, the NAIG immunoglobulin M (IgM) levels were markedly increased in both twins if compared to the increase in the NAIG immunoglobulin G (IgG). Both twins showed very good response to a short course treatment with granulocyte colony stimulating factor (G-CSF), they remained clinically well until 12 months of age. We suggest that this case may be an early presentation of autoimmune neutropenia of infancy. This case study is the earliest report of autoimmune neutropenia of infancy in preterm monozygotic twins.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,680

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,255 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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