Acute Tubulointerstitial Nephritis in a Patient on Anti-Programmed Death-Ligand 1 Triggered by COVID-19: A Case Report
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Immune checkpoint inhibitors are monoclonal antibodies used in the treatment of various types of cancers. The downside of using such molecules is the potential risk of developing immune-related adverse events. Factors that trigger these autoimmune side effects are yet to be elucidated. Although any organ can potentially be affected, kidney involvement is usually rare. In this case report, we describe the first known instance of a patient being treated with an inhibitor of programmed death-ligand 1 (anti-PD-L1, a checkpoint inhibitor) who develops acute tubulointerstitial nephritis after contracting the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2. PRESENTING CONCERNS OF THE PATIENT: A 62-year-old patient, on immunotherapy treatment for stage 4 squamous cell carcinoma, presents to the emergency department with symptoms of lower respiratory tract infection. Severe acute kidney injury is discovered with electrolyte imbalances requiring urgent dialysis initiation. Further testing reveals that the patient has contracted the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2. DIAGNOSIS: A kidney biopsy was performed and was compatible with acute tubulointerstitial nephritis. INTERVENTIONS: The patient was treated with high dose corticosteroid therapy followed by progressive tapering. OUTCOMES: Rapid and sustained normalization of kidney function was achieved after completion of the steroid course. NOVEL FINDINGS: We hypothesize that the viral infection along with checkpoint inhibitor use has created a proinflammatory environment which led to a loss of self-tolerance to renal parenchyma. Viruses may play a more important role in the pathogenesis of autoimmunity in this patient population than was previously thought.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle