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Enregistrement W2999159177 · doi:10.3899/jrheum.190929

Juvenile Dermatomyositis and Development of Malignancy: 2 Case Reports and a Literature Review

2020· review· en· W2999159177 sur OpenAlexvenueno aff
Laura Cannon, Jeffrey Dvergsten, Cory Stingl

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Myopathies and Dermatomyositis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineJuvenile dermatomyositisDermatomyositisAnti-nuclear antibodyRashMalignancyDermatologyMyositisPediatricsOrganomegalyMuscle weaknessSurgeryInternal medicinePolyneuropathyImmunologyAutoantibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil0,853

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,274 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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