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Enregistrement W4383217565 · doi:10.12968/jowc.2023.32.sup7.s26

Painless ulceration due to digital hypoperfusion ischaemic syndrome: case report and literature review

2023· review· en· W4383217565 sur OpenAlexaff
Merna Adly, Malika A. Ladha, Régine Mydlarski, Paul Petrasek, Laurie Parsons

Notice bibliographique

RevueJournal of Wound Care · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgeryComplicationGangreneArteriovenous fistula

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digital hypoperfusion ischaemic syndrome (DHIS), also known as steal syndrome, is a well recognised serious complication of haemodialysis (HD) access creation. The clinical presentation varies from cyanosis to tissue loss due to necrosis or gangrene. In this article, we present a case of painless digital ulceration due to DHIS and provide a review of the literature. A 40-year-old-female presented with multiple painless digital ulcerations of the left hand. Her medical profile included atherosclerotic disease, hypertension, hyperparathyroidism and type I diabetes causing retinopathy, peripheral neuropathy, gastroparesis and end-stage renal disease (ESRD). Her ESRD required HD with the construction of a left-arm basilic vein transposition arteriovenous fistula (AVF). A year later, she developed intermittent, painless ulcerations of the left hand. A Doppler ultrasound confirmed the diagnosis of DHIS. The patient was treated with AVF ligation surgery. At six months postoperatively, she had near complete re-epithelialisation of her ulcers. This case is unique in that the patient did not have preceding pain, likely due to her underlying diabetic neuropathy. While DHIS in haemodialysis patients with AVF is well documented in literature, digital ulceration in this context is an advanced form of this condition. Early recognition of digital ulceration as a complication of DHIS may enable early intervention and prevent permanent damage.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,524
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,349 · 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.

Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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