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Enregistrement W2947034386 · doi:10.3899/jrheum.181392

Treatment of Refractory Anti-HMG-CoA Reductase Myopathy: A Role for Rituximab?

2019· letter· en· W2947034386 sur OpenAlexvenueno aff
Andrew L. Mammen

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2019
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Myopathies and Dermatomyositis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineMyopathyRituximabWeaknessStatinMyositisAutoantibodyInternal medicineMuscle weaknessCreatine kinaseInflammatory myopathyGastroenterologyImmunologyAntibodySurgeryLymphoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anti-hydroxymethylglutaryl CoA reductase (HMGCR) myopathy is a subtype of myositis characterized by proximal muscle weakness, elevated serum creatine kinase (CK) levels, and autoantibodies recognizing HMGCR1. While statins are an established risk factor for developing anti-HMGCR myopathy in older patients, some individuals develop this condition without a known statin exposure2,3. To date, effective treatment strategies have not been established in clinical trials. Nonetheless, many patients with anti-HMGCR myopathy improve with immunosuppressive therapy, and current expert opinion guidelines recommend initiating treatment with corticosteroids, methotrexate, and/or intravenous immunoglobulin (IVIG)1. Unfortunately, a significant number of patients with anti-HMGCR myopathy have persistently active disease despite aggressive treatment with these and other agents. Indeed, a study including 50 patients with anti-HMGCR myopathy treated for 2 years or more found that 30% continued to have weakness and elevated muscle enzymes4. This underscores the importance of finding more effective treatment modalities for these patients. A number of observations suggest the possibility that autoantibodies may play a pathogenic role in anti-HMGCR myopathy. For example, anti-HMGCR titers have been … Address correspondence to Dr. A.L. Mammen, National Institutes of Health, 50 South Drive, Room 1141, Building 50, MSC 8024, Bethesda, Maryland 20892, USA. E-mail: andrew.mammen{at}nih.gov.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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