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Enregistrement W3095291465 · doi:10.14740/ijcp403

Insights Into Management of Camurati-Engelmann Disease: A Case Series of Three Siblings

2020· article· en· W3095291465 sur OpenAlexvenueno aff
W. Hunter Slemp, Janel D. Hunter, Elizabeth T. Walsh, Cathrine Constantacos, David F. Crudo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Clinical Pediatrics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDermatological and Skeletal Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeflazacortMedicinePrednisoneLosartanInternal medicinePhysical therapyPediatricsAngiotensin II

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Camurati-Engelmann disease (CED) is an autosomal dominant skeletal dysplasia characterized by progressive sclerosis of long bones due to a mutation in the transforming growth factor beta-1 gene. Patients experience progressive pain, weakness, and fatigability over time. There are no consensus guidelines for treatment though the use of several types of glucocorticoids, angiotensin II receptor blockers, and other therapies have been described. We present the cases of three siblings with CED managed with different treatment modalities over time (prednisone, losartan, and deflazacort). We provide objective data (pain scores, walk-test results, erythrocyte sedimentation rates) to demonstrate therapeutic efficacy. Prednisone resulted in the greatest improvement in pain; however, its use was limited by significant weight gain. Deflazacort was successful in improving pain and fatigability without the weight gain. Risks and benefits must be considered carefully as the cost of deflazacort is significantly higher than prednisone or losartan. Int J Clin Pediatr. 2020;9(4):130-134 doi: https://doi.org/10.14740/ijcp403

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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