Case Report: Acute Necrotizing Encephalopathy Following COVID-19 Vaccine
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Acute necrotizing encephalopathy (ANE) is a rare neurological disorder arising from a para- or post-infectious "cytokine storm. "It has recently been reported in association with coronavirus disease 2019 (COVID-19) infection. Methods: A 56-year-old male with a diagnosis of ANE 48 h following the first dose of ChAdOx1 nCoV-19 vaccination was investigated. Cytokine analyses on serum and cerebrospinal fluid (CSF) were performed. The patient was treated with high-dose corticosteroids and followed clinically and radiologically. Results: Favorable clinical and radiological outcomes were noted. There was an upregulation in serum levels of CXCL5, CXCL1, Il-8, IL-15, CCL2, TGF-B, and EGF, and up-regulation in CSF levels of CXCL5, IL-2, IL-3, and IL-8. Discussion: As COVID-19 infection has been previously reported as a possible rare cause of ANE, we speculate on an aberrant immune response mechanism that was brought about by the vaccine. To increase our understanding of the pathogenesis of ANE in the context of COVID-19 vaccination and to better define its clinical features and outcomes, clinicians and scientists should continue reporting convincing cases of such entities.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».