Clinical, Hematological, Biochemical and Radiological Characteristics for Patients With Splenic Infarction: Case Series With Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Splenic infarction is a frequently missed diagnosis in acute clinical conditions and is often under-diagnosed due to the lack of high-quality evidence on pathophysiology of splenic infarction. Due to the scarcity of such evidence, no consensus guidelines regarding the diagnostic approach and management of patients with splenic infarction exist. Most of published articles on splenic infarction are case reports and there was no systematic review on splenic infarction. Methods: We conducted a retrospective analysis of all radiologically confirmed cases of splenic infarction patients with any history of admission at National Center for Global Health and Medicine Kohnodai Hospital, from 2014 to 2020. Further, to understand the pathophysiology that causes splenic infarction, we searched the literatures on splenic infarction. Results: We found 18 patients with splenic infarction. The average age was 78 years, and about half of patients had abdominal pain; however, the other half did not have abdominal pain. One-third of patients with splenic infarction died. Leukocytosis with neutrophilia, a decrease of lymphocytes, anemia, hypoalbuminemia, and liver dysfunction were observed. Fibrinogen was decreased and D-dimer was remarkably elevated. Lactate dehydrogenase (LDH) and C-reactive protein (CRP) were remarkably increased. Six patients (33.3%) had cancer, four patients (22.2%) had atrial fibrillation, and four patients (22.2%) had infection. We found 466 case reports on splenic infarction published from 1975 to 2021. Recently, the number of case reports on splenic infarction due to infection, especially, coronavirus disease 2019 (COVID-19), has been remarkably increasing. Furthermore, we found that leukocytosis, a decrease of lymphocytes, elongated activated partial thromboplastin time, decrease of fibrinogen, liver dysfunction, elevation of LDH and blood urea nitrogen can be the prognosis predicting factors for patients with splenic infarction. Conclusion: Our study elucidated clinical, hematological, biochemical and radiological characteristics for patients with splenic infarction. We newly found significant differences in blood cell counts, coagulation markers, transaminases, LDH and blood urea nitrogen between patients who died and those who survived, suggesting that these parameters can be the prognosis predicting factors for splenic infarction. Further, our systematic review on case reports about splenic infarction showed the etiology of splenic infarction and the trend of the causative diseases.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».