Listeria spondylodiscitis: an uncommon etiology of a common condition; a case report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Listeriosis is a severe food-borne infection caused by the Gram-positive rod, Listeria monocytogenes. Despite the low incidence (3-8 cases per million), Listeriosis has a case fatality rate of 20-30% as it occurs predominantly in immunocompromised individuals at extremes of age, diabetics and pregnant women. Listeriosis classically presents as a febrile gastroenteritis, isolated bacteremia, meningitis, or maternal-fetal infections. Focal bone and joint infection are rare and primarily involve orthopedic implant devices. Here, we present the first case of Listeria-associated spondylodiscitis. CASE PRESENTATION: A 79-year-old male presents with acute-on-chronic back pain in the absence of risk factors or exposures, aside from age. On radiological imaging, spondylodiscitis of L3-L4 was diagnosed. Subsequently, a CT-guided biopsy was performed to aid in confirming microbiological aetiology. Listeria monocytogenes was grown in culture and patient received appropriate antibacterial therapy. CONCLUSION: The case highlights the utility of image-guided tissue sampling in aiding diagnosis and management in patients with vertebral osteomyelitis. It also encourages consideration of uncommon organisms such as Listeria as an etiology of vertebral osteomyelitis, even in the absence of prosthetic implants.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».