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Enregistrement W3088347457 · doi:10.14740/jmc3575

Autoimmune Hemolytic Anemia in a 24-Year-Old Patient With COVID-19 Complicated by Secondary Cryptococcemia and Acute Necrotizing Encephalitis: A Case Report and Review of Literature

2020· article· en· W3088347457 sur OpenAlexaffvenue
Indryas Woldie, Ian G. Brown, Nduka Francis Nwadiaro, Amit Patel, Mohammad Jarrar, Elise Quint, Vladislav Khokhotva, Nicole Hugel, Michael Winger, Alexander Briskin

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Cases · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood groups and transfusion
Établissements canadiensWestern UniversityWindsor Regional Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImmunosuppressionAutoimmune hemolytic anemiaContext (archaeology)EncephalitisAutoimmune encephalitisCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Case presentationOutbreakIntensive care medicineAnemiaPresentation (obstetrics)DiseaseImmunologyPediatricsVirologyInfectious disease (medical specialty)PathologyInternal medicineSurgeryVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the initial reported outbreak of coronavirus disease 2019 (COVID-19), many unique case reports have been published in the medical literature. Here we report a complicated clinical course of a young patient with COVID-19 who presented initially with recurrent autoimmune hemolytic anemia (AIHA). He subsequently developed bilateral pulmonary emboli, and ultimately succumbed to encephalitis and cryptococcemia in the context of being treated with high dose immunosuppression for the AIHA. Combining immunosuppression with active COVID-19 infection presents some truly challenging diagnostic and management scenarios which this case summarizes and highlights very well. Based on this case, we propose some strategies on how to approach these difficult decisions while also recognizing the significant gaps that exist in such an evolving topic. Lastly, this case also represents a potentially novel presentation of secondary fungal infection of the central nervous system (CNS) related to COVID-19.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations23
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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