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Enregistrement W3137345964 · doi:10.1177/2050313x211003057

A case report about adalimumab-induced radiologically isolated syndrome: A significant side effect of tumour necrosis factor inhibitors

2021· article· en· W3137345964 sur OpenAlexaff
Joshua Onasanya, Renée A. Beach

Notice bibliographique

RevueSAGE Open Medical Case Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHidradenitis Suppurativa and Treatments
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of TorontoUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHidradenitis suppurativaAdalimumabTumor necrosis factor alphaMagnetic resonance imagingNecrosisNeurologyAntagonistInternal medicinePathologySurgeryDiseaseDermatologyRadiologyReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tumor necrosis factor-α antagonists have become a therapeutic mainstay for various inflammatory diseases including Hidradenitis Suppurativa. Despite their clinical efficacy, these medications have been associated with the rare development of demyelinating diseases. We report a 29-year-old male who developed neurological symptoms while taking adalimumab, a tumor necrosis factor-α antagonist, for treatment of Hidradenitis Suppurativa. The patient was subsequently diagnosed with radiologically isolated syndrome based on magnetic resonance imaging findings. The exact temporal relationship between demyelinating disease and tumor necrosis factor-α antagonists is poorly understood. Also, there remain a few effective treatment options for severe inflammatory diseases like Hidradenitis Suppurativa. In cases where a patient exhibits clinical stability and structural resolution following the development of neurological symptoms after tumor necrosis factor-α antagonist therapy, and there is a lack of other effective treatments to control extensive inflammatory disease, restarting the tumor necrosis factor-α antagonist could be considered provided there is neurology approval and close monitoring.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,290 · 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.

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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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