Faculty Opinions recommendation of Clinical features of Stevens-Johnson syndrome and toxic epidermal necrolysis.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stevens-Johnson syndrome (SJS) and toxic epidermal necrolysis (TEN) are rare, but these conditions are associated with high mortality. There have been few reports of SJS and TEN in children. The aim of this study was to evaluate the clinical features and outcomes of SJS and TEN in a group of Japanese children.METHODS: We retrospectively reviewed pediatric cases of SJS and TEN, from 2000 to 2015.RESULTS: We identified 12 pediatric cases of SJS and three of TEN. Six (all SJS) were caused by infection, and eight of the cases (SJS, n = 5; TEN, n = 3) were drug induced. Respiratory complications were the most common in terms of organ involvement, followed by hepatitis and gastrointestinal symptoms. Thirteen patients were treated with systemic corticosteroids, and two patients were treated with supportive therapy only. Concomitant with corticosteroid, four patients were given i.v. immunoglobulin. One patient with severe TEN was treated with systemic corticosteroids combined with plasmapheresis and cyclosporine. None of the present patients died. One patient with TEN had severe sequelae, with bronchiolitis obliterans and ocular involvement.CONCLUSIONS: SJS/TEN are rare, but are associated with severe complications. General pediatricians need to have up-to-date information regarding these conditions. The present study provides insights into the confirmation of the risk of SJS/TEN as well as the treatment of these diseases.© 2018 Japan Pediatric Society. PMID: 29888432
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,429 | 0,214 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».