When donor T cells attack: The curious case of liver transplant-associated acute graft-versus-host-disease
Notice bibliographique
Résumé
Graft versus host disease is a rare but deadly complication of solid organ transplant. Clinical features of graft-versus-host-disease are non-specific, which may lead to delayed diagnosis as more common conditions including infections or drug reactions are considered. We describe a 54-year-old male patient who underwent liver transplantation for alcohol use disorder-related cirrhosis and developed acute graft-versus-host disease. Initial clinical presentation included dermatitis, bone marrow failure and enteritis. Results of skin biopsy and cytogenetic studies were consistent with liver transplant-associated acute graft-versus-host disease. The importance of this case is to highlight to transplant physicians and surgeons the challenges of diagnosing graft-versus-host-disease. In our case, pre-existing partnerships among the liver and hematopoietic stem cell transplant teams, transfusion medicine specialists, critical care specialists and facilitated timely communication relevant to confirming graft-versus-host disease. We propose an algorithm to assist in the workup of suspected graft-versus-host disease. Because this condition is characterized by high mortality, a high index of suspicion is imperative for prompt diagnosis and optimal management of the donor-recipient immune interaction when patients present with classic clinical features.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».