The clinical features of dermatomyositis in a South Australian population
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To review the clinical features of dermatomyositis (DM) in a South Australian population. Methods: Retrospective review of medical records of patients with biopsy-proven DM in South Australia from 1990 to 2005. Results: There were 21 cases of biopsy-proven DM in SA (62% F, mean age 49.7 ± 18.4 years) and clinical details were available in 20 of these. Malignancy was identified in 9/20 patients; in five this followed the diagnosis of DM, with three malignancies seen within 3 months of disease onset. Three patients had a clearly defined immune insult prior to the diagnosis of DM; one patient had Mycoplasma pneumoniae infection 23 days prior to DM, two had pneumococcal and influenza vaccinations 5 and 14 days prior to the onset of DM, respectively. Two of three patients with anti-Jo-1 antibody experienced thromboembolism within 2 months of DM onset and three patients had interstitial lung disease (2 with anti-Jo-1 antibody). Creatine kinase (CK) was elevated in 15/20 cases and showed strong correlation with transaminases, and notably not with traditional inflammatory markers. Conclusions: This retrospective review of patients with biopsy-proven DM suggests a role for infection/vaccination in triggering disease onset. A particularly strong association with malignancy was observed and it is suggested that DM may predispose to thrombosis. Transaminases, in addition to CK may be used to monitor disease activity, and traditional inflammatory markers have little role in this.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».