An Unusual Mimicker of Tumor Lysis Syndrome with Hepatic and Renal Failure
Notice bibliographique
Résumé
A 52-year-old male presented to the emergency department with a 3-day history of malaise, nausea, and pruritic rash. He had a history of treated hepatitis C, primary immune thrombocytopenic purpura (ITP), a monoclonal gammopathy of undetermined significance (MGUS), and a remote history of intravenous heroin use. He had normal vital signs and was jaundiced with a diffuse petechial rash. His laboratory investigations revealed severe transaminitis in the thousands in a hepatocellular pattern and a platelet count of 41 × 109/L; acute kidney injury with a creatinine of 588 umol/L and potassium of 5.5 mmol/L; a uric acid of 1115 umol/L and phosphate of 2.36 mmol/L; and white blood cell casts on urine microscopy. His serum toxicology was unremarkable and urine drug screen was positive for opiates and fentanyl. He was initially managed with intravenous fluids and rasburicase given concern for severe hyperuricemia and potential tumor lysis syndrome. He had a normal computed tomographic scan of his chest and abdomen, as well as portal venous doppler. A thorough workup for hepatopathy was unrevealing, and the patient ultimately endorsed methamphetamine use 5 days prior to presentation. The presentation was ultimately felt to be consistent with methamphetamine toxicity resulting in hepatic injury, rhabdomyolysis, and potential acute interstitial nephritis, despite a negative urine drug screen result on presentation. The patient was managed with N-acetylcysteine for drug-induced hepatic injury shortly after admission, and his hepatic and renal function ultimately recovered after 6 weeks.
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 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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 ».