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Enregistrement W3171808240 · doi:10.14740/jh800

Schnitzler’s Syndrome: A Diagnostic Consideration in Evaluating the Constellation of Monoclonal Gammopathy and Chronic Urticaria

2021· article· en· W3171808240 sur OpenAlexvenueno aff
Jyothika Mamadgi, Laila Babar, Rama Bhagavatula, Santhosh Sadashiv, Kossivi Dantey, Mariya Apostolova

Notice bibliographique

RevueJournal of Hematology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammasome and immune disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonoclonal gammopathyMedicineChronic urticariaConstellationGammopathyMonoclonal gammopathy of undetermined significanceDermatologyPathologyMonoclonalImmunologyMonoclonal antibodyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Schnitzler's syndrome is a rare clinical entity characterized by intermittent, non-pruritic urticarial rash, fevers, arthralgias, myalgias and monoclonal gammopathy, most commonly of the immunoglobulin M (IgM) subtype. Schnitzler's syndrome should be considered in the differential diagnosis of fever of unknown origin. We report a case of a 56-year-old healthy Caucasian female, who initially presented to the primary care physician's office with complaints of severe generalized fatigue and myalgias involving thighs and calves. Patient subsequently underwent extensive rheumatologic workup, and was treated with multiple courses of steroids with temporary resolution of symptoms. During the course of her workup she was found to have IgM kappa monoclonal gammopathy, and was referred to hematology for further evaluation. The constellation findings of fever, arthralgias, chronic intermittent non-pruritic urticaria, myalgias, and a negative rheumatologic workup in the presence of IgM monoclonal gammopathy raised the suspicion of Schnitzler's syndrome. Following completion of additional workup, she was started on anakinra 100 mg daily with prompt resolution of her symptoms. Due to the rarity of the disease, the diagnosis of Schnitzler's syndrome is often delayed, with an average time to diagnosis being approximately 5 years. The symptoms in most cases can be debilitating and add to significant morbidity as noted in our patient, who required bilateral hip arthroplasty at a much younger age than expected. Published reports discuss the poor quality of life associated with the delayed diagnosis and unawareness of potential end organ damage. With our case report we like to highlight the disease characteristics for an early identification to prevent further organ damage believed to be from chronic inflammation. Early diagnosis and treatment with agents such as interleukin-1 (IL-1) inhibitors can promptly provide symptomatic relief, reduce inflammation and prevent organ damage.

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)0,002
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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