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Enregistrement W4254497880 · doi:10.14740/jnr462w

Remission of Chronic Acquired Demyelinating Polyneuropathy Associated With Paraproteinemia After Removal of Skull Plasmacytoma

2017· article· en· W4254497880 sur OpenAlexvenueno aff
Sung-Yeon Sohn, Jin-Ok Kim, Soo Joo Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurology Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Neuropathies and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineParaproteinemiaPlasmacytomaPolyneuropathyBiopsyChronic inflammatory demyelinating polyneuropathyEtiologyPathologySurgeryMultiple myelomaInternal medicineAntibodyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic acquired demyelinating polyneuropathy can be caused by various etiologies. Although chronic inflammatory demyelinating polyradiculoneuropathy (CIDP) is the most common chronic acquired demyelinating polyneuropathy, currently there is no suitable biomarker to diagnose CIDP; hence misdiagnosis of CIDP has not been unusual. Herein, we present a patient with initially presumed CIDP, who maintains disease remission after early surgical removal of solitary plasmacytoma during 1-year follow-up. A 55-year-old woman was referred to our hospital due to progressive upper and lower extremity weakness from 6 months ago. Nerve conduction study findings were compatible with acquired demyelinating polyneuropathy, fulfilling electrodiagnostic criteria of CIDP. Serum electrophoresis suggested monoclonal gammopathy of lambda type, but the bone marrow biopsy showed no evidence of neoplastic plasma cell infiltration. Brain magnetic resonance imaging revealed an osteolytic mass involving the right parietal skull and adjacent dura mater. Total excision of the skull mass was performed. The biopsy result was compatible with plasmacytoma. Even without long term administration of high dose corticosteroid, the patient not only has continued to improve clinically, but also showed markedly improved electrophysiological findings during 1-year follow-up. J Neurol Res. 2017;7(6):108-111 doi: https://doi.org/10.14740/jnr462w

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,734
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,314 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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