Notice bibliographique
Résumé
Abstract Paraneoplastic occular disorders are clinical syndromes resulting from nonmetastatic systemic effects of underlying cancers. While not fully elucidated the underlying mechanism is presumed to be a cross reaction of the immune reaction to the underlying cancer that attaches normal host tissue. This cross reaction can happen in a variety of occular tissues resulting in dysfunction of the retina, optic nerve and tear film and extraocular muscles. (1‐3). The lists of cancers and associated antibodies is constantly growing but, in many cases, the clinical phenotype is very similar. Cancer associated retinopathy (CAR) for example is associated with several antibodies including anti‐recoverin, anti‐alpha enolase, anti‐transducin, and anti‐carbonic anhydrase(2, 3). Each of these antibodies have been associated with a distinct cancer including skin, genital and small cell lung cancer (SCLC). CAR causes a slowly progressive asymmetric vision loss due to damage to retinal ganglion cells and bipolar cells which can result in optic nerve pallor. Melanoma associated retinopathy (MAR), similarly can present with nyctalopia, photopsia’s and loss of peripheral vision. The antibodies associated with MAR; anti‐transducin, anti‐rhodopsin and anti‐arrestin typically attack the on bipolar system. As with CAR the visual dysfunction can predate the discovery of the cancer. Conversely, autoimmune related retinopathy and optic neuropathy occurs without an underlying cancer and is associated with anti‐GAD and anti‐ anti‐collapsin‐responsive mediator protein‐5 (CRMP‐5) antibodies(2). In all three cases electroretinograms are key to making the diagnosis as the objective clinical examination can be normal. Electroretinograms are key to distinguishing retinal dysfunction which can cause an optic neuropathy from a paraneoplastic optic neuropathy (PON). The classical antibody in PON is. CRMP‐5 is associated with SCLC and thymoma and can produce optic disc edema with subsequent atrophy. The treatment and management of occular paraneoplastic disorders requires appropriate investigations to look for an underlying cancer. Knowing the specific antibody associated with the disorder can be helpful in this regard and in some cases a panel of antibody tests is appropriate in the right clinical context(4). Treatment of the underlying cancer can, in some cases, can lead to a resolution of the clinical symptoms. Symptom control can also be accomplished using immunosuppression with steroids or IVIG and in some cases plasmapheresis has been useful(4, 5). References Grewal DS, Fishman GA, Jampol LM. Autoimmune retinopathy and antiretinal antibodies: a review. Retina. 2014;34(5):827–45. Bataller L, Dalmau J. Neuro‐ophthalmology and paraneoplastic syndromes. Current opinion in neurology. 2004;17(1):3–8. Rahimy E, Sarraf D. Paraneoplastic and non‐paraneoplastic retinopathy and optic neuropathy: evaluation and management. Survey of ophthalmology. 2013;58(5):430–58. Pelosof LC, Gerber DE. Paraneoplastic syndromes: an approach to diagnosis and treatment. Mayo Clin Proc. 2010;85(9):838–54. Damek DM. Paraneoplastic Retinopathy/Optic Neuropathy. Current treatment options in neurology. 2005;7(1):57–67.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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.
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 ».