A Case of Minimal Change Disease in a Patient with Rheumatoid Arthritis Treated with Certolizumab
Notice bibliographique
Résumé
Manifestations of renal disease have been reported to develop after tumor necrosis factor-α (TNF-α) inhibition, and they should be considered as a possible complication as TNF-α inhibitors become more prevalent in the treatment of autoimmune inflammatory diseases. We report a case of minimal change disease (MCD) that developed in a woman receiving the TNF-α inhibitor certolizumab and was resolved with high-dose steroids and discontinuation of TNF-α blockade. Ethics approval was waived by the Mayo Clinic Institutional Review Board; the patient’s written informed consent was obtained. A 49-year-old woman with a background history of rheumatoid arthritis (RA) and Sjögren syndrome presented with a 1-week history of foamy urine, peripheral edema, and 15-kg weight gain. For her RA, she was taking prednisone 5 mg daily and certolizumab 400 mg monthly; the latter had been started 6 months prior to presentation. Physical examination findings demonstrated 2+ pitting edema to the knees … Address correspondence to Dr. S.R. Hwang, Mayo Clinic, 200 1st St. SW, Rochester, Minnesota 55902, USA. E-mail: hwang.steven{at}mayo.edu
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| 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 ».