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Enregistrement W4362671284 · doi:10.1016/j.ajoc.2023.101842

Vitelliform maculopathy in MELAS syndrome

2023· article· en· W4362671284 sur OpenAlexfundno aff
Cody Jahrig, Cristy A. Ku, Molly Marra, Mark E. Pennesi, Paul Yang

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Ophthalmology Case Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMitochondrial Function and Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOregon Health and Science UniversityResearch to Prevent BlindnessNational Institutes of HealthFoundation Fighting Blindness
Mots-clésMaculopathyMedicineMitochondrial encephalomyopathyLactic acidosisAsymptomaticMELAS syndromeFluorescein angiographyOphthalmologyMitochondrial myopathyRetinalRetinopathyInternal medicineEndocrinologyMitochondrial DNADiabetes mellitusGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: We present a unique case of foveomacular vitelliform lesions in a patient with metabolic encephalomyopathy, lactic acidosis and stroke-like episodes (MELAS). Observations: After performing large panel next generation sequencing genetic testing, there was no likely alternative genetic etiology for vitelliform maculopathy in this patient. Conclusions and Importance: We present a rare case of a visually asymptomatic pediatric patient with MELAS and vitelliform maculopathy, which may be part of the spectrum of retinal manifestations in MELAS. Pediatric-onset vitelliform maculopathy in MELAS may be under-diagnosed due to its asymptomatic nature. Given the known risk of choroidal neovascularization in vitelliform maculopathy, it is important to identify these patients for proper surveillance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,554

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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