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Enregistrement W4366085187 · doi:10.1093/ajcp/aqad032

Kikuchi-Fujimoto Disease Following COVID-19 Vaccination: Experience at a Population-Based Referral Center

2023· article· en· W4366085187 sur OpenAlexaff
Jeffrey W. Craig, Pedro Farinha, Aixiang Jiang, Andrew Lytle, Brian Skinnider, Graham W. Slack

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Pathology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphadenopathy Diagnosis and Analysis
Établissements canadiensSpinal Cord Injury BCUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineVaccination2019-20 coronavirus outbreakReferralSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Center (category theory)PopulationDiseaseFamily medicinePediatricsVirologyOutbreakPathologyInfectious disease (medical specialty)Environmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Multiple case reports describe Kikuchi-Fujimoto disease (KFD) following COVID-19 vaccination, but the true nature of this phenomenon is unknown. The purpose of this study was to further assess the relationship between KFD and COVID-19 vaccination at the population level. METHODS: Confirmed KFD cases from January 2018 to April 2022 were identified from provincial pathology archives and analyzed in the context of vaccination statistics from public health resources. RESULTS: Our statistical models provide evidence of a temporal association between KFD and both antecedent COVID-19 vaccine administration as well as age-stratified vaccination rates. Eight new cases of plausible COVID-19 vaccine-associated KFD are presented, collectively exhibiting clinical and pathologic features that overlap substantially with those of idiopathic KFD. CONCLUSIONS: Our findings indicate that KFD is observed in association with COVID-19 vaccination and suggest that mechanistic studies are warranted.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,379 · 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
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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