Juvenile Dermatomyositis and Development of Malignancy: 2 Case Reports and a Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: In adults, there is an established correlation between dermatomyositis (DM) and malignancy1, but in children there are very few case reports in the literature. Here we report 2 cases from our institution of development of leukemia after diagnosis of juvenile DM (JDM). Written consent was provided from the patients (and their parents) included in this report. The Duke University Health System institutional review board (IRB) does not require IRB approval for case reports describing 2 patients. ### Case 1 An obese 6-year-old white girl was admitted with weakness and rash over the preceding 6 months with associated weight loss, fever, and joint pain. Family history was negative for malignancy, immunodeficiency, and autoimmunity. On examination, she had symmetric proximal muscle weakness, heliotrope rash, Gottron papules, nailbed telangiectasias, and no evidence of organomegaly. She had an initial Childhood Myositis Assessment Scale (CMAS) of 14/52. Additionally, she had elevated muscle enzymes, muscle edema on magnetic resonance imaging (MRI), as well as electromyography consistent with myositis. She had a positive antinuclear antibody (ANA), negative … Address correspondence to Dr. L. Cannon, Division of Pediatric Rheumatology, Department of Pediatrics, Duke Children’s Hospital, 2301 Erwin Road, Durham, North Carolina 27710, USA. E-mail: laura.cannon{at}duke.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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».