Characteristics of DRESS Syndrome in the Elderly: A Comparative Study of 55 Patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Background: Drug reaction with eosinophilia and systemic symptoms (DRESS) is a rare drug reaction characterized by a skin rash, eosinophilia, and organ involvement. Objective: Our purpose is to focus on the clinical and epidemiological characteristics of DRESS in the elderly and to identify the incriminated drugs. Methods: This is a retrospective study including patients, hospitalized for DRESS with a RegiSCAR ≥4. The population was divided into 2 groups according to age: 65 years or older (G1) and <65 years (G2). The statistical study was performed using the comparative and multivariate analysis. Results: We included 55 patients (30.9% G1 and 69.1% G2). Skin manifestations were comparable in both groups. Lymphadenopathy was less common in G1 with a statistically significant difference ( P = 0.012). Renal impairment was more frequent in the elderly with a statistically significant result ( P = 0.005). DRESS in the elderly group was significantly associated with the occurrence of sepsis ( P = 0.008). Allopurinol was the most common culprit associated with DRESS in G1 ( P = 0.001). Relapses and recurrences were comparable in both groups ( P = 0.71). Conclusions: DRESS in the elderly is associated with a high risk of complications, mainly kidney involvement and sepsis. Allopurinol is the most incriminated drug.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».