Causes of hypereosinophilia in 100 consecutive patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: /L) and hypereosinophilic syndrome (HES, HE with end-organ damage) are classified as primary (due to a myeloid clone), secondary (due to a wide variety of reactive causes), or idiopathic. Diagnostic evaluation of eosinophilia is challenging, in part because secondary causes of HE/HES such as lymphocyte-variant HES (L-HES) and vasculitis are difficult to diagnose, and emerging causes such as immunoglobulin G4-related disease (IgG4-RD) have rarely been examined. OBJECTIVE AND METHODS: We reviewed 100 consecutive patients with HE/HES who underwent extensive evaluation for primary and secondary eosinophilia at a single tertiary care center to determine causes of HE/HES in a modern context. RESULTS: Six patients had primary HE/HES, 80 had a discrete secondary cause identified, and 14 had idiopathic HE/HES. The most common causes of secondary eosinophilia were L-HES/HES of unknown significance (L-HESus) (20), IgG4-RD (9), and eosinophilic granulomatosis with polyangiitis (EGPA) (8). CONCLUSIONS: In contrast to other large published series of HE/HES, most patients in this study were found to have a discrete secondary cause of eosinophilia and only 14 were deemed idiopathic. These findings highlight the importance of extensive evaluation for secondary causes of eosinophilia such as L-HES, IgG4-RD, and EGPA.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».