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Enregistrement W4285590876 · doi:10.1002/vrc2.452

Generalised idiopathic polymyositis mimicking masticatory myositis in a dog

2022· article· en· W4285590876 sur OpenAlexaboutno aff
Thibaut Troupel, Nicolas Van Caenegem, Carole Drougard, Nicolas Blanchard‐Gutton, Stéphane Blot

Notice bibliographique

RevueVeterinary Record Case Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Myopathies and Dermatomyositis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePolymyositisMyositisPathologyImmunohistochemistryMasticatory forceCreatine kinaseMuscle biopsyAtrophyElectromyographyBiopsyInternal medicinePhysical medicine and rehabilitationOrthodontics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Masticatory myositis (MM) and generalised idiopathic polymyositis (gIPM) are the most common immune‐mediated myositis in dogs. In humans, the diagnosis and classification of myositis have continuously evolved over the past few decades with the combination of histopathological and immunohistochemical evaluation alongside the identification of myositis‐specific autoantibodies (MSAs). In dogs, however, MSAs have only been described in MM and breeds such as Newfoundland and Boxer. We report a case of a dog that presented with sub‐acute pain when chewing and exophthalmos, followed by chronic progressive masticatory muscle atrophy and enophthalmos. Clinical signs and electromyography were primarily consistent with MM, but serological autoantibodies against type 2M myofibres were negative. Creatine kinase activity, histological and immunohistochemical examination of the temporal and triceps brachii muscles and negative infectious disease tests were consistent with gIPM. This atypical case highlights the requirement for multiple muscle biopsies and appeals for extended immunohistochemical studies in canine myositis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,248 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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