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Enregistrement W4310709601 · doi:10.3899/jrheum.2200553

New-Onset Salt-and-Pepper Skin Changes Associated With Vaccination and Trauma in Systemic Sclerosis: Immunity Matters

2022· letter· en· W4310709601 sur OpenAlexvenueno aff
Hanlin Yin, Liangjing Lu

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2022
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchool of Medicine, Shanghai Jiao Tong UniversityRenji HospitalShanghai Jiao Tong University
Mots-clésMedicinePepperSclerodactylyScleroderma (fungus)RheumatologyDermatologyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor: In the recent issue of The Journal of Rheumatology , Chung et al1 reported the associations of perifollicular hypopigmentation with disease subtypes and organ involvement in a systemic sclerosis (SSc) cohort in the United States. Perifollicular hypopigmentation, also termed salt-and-pepper appearance , is a typical manifestation in SSc. However, as the authors mentioned,1 the etiopathogenesis is not well understood and relatively unexplored. Herein, we report 2 interesting cases that shed light on the pathogenesis of salt-and-pepper appearance. This study was approved by the Committee of Renji Hospital, Shanghai, China (ID: 2017[201]). The patients gave written informed consent to publish their case details. The first case was an Asian woman in her 40s with SSc who developed salt-and-pepper skin changes on her injected arm after influenza vaccination (Figure A). She reported that patches of erythematous swelling appeared soon after she got vaccinated, followed by pruritus and skin color change. The affected areas gradually became thicker. Physical examination showed sclerodactyly and salt-and-pepper appearance on the right arm. Laboratory examinations revealed positive anti-Scl70 antibodies. Figure. New-onset salt-and-pepper appearance secondary to vaccination or trauma. (A) … Address correspondence to Dr. L. Lu, Department of Rheumatology, Renji Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, China, 145 Middle Shandong Rd, Shanghai 200001, China. Email: lu_liangjing{at}163.com.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: aucune
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,215 · 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
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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