Diagnosis and Characteristics of Presentation of Tubulointerstitial Nephritis and Uveitis Syndrome During the COVID-2019 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare the diagnosis and clinical features of tubulointerstitial nephritis and uveitis syndrome (TINU) before and during the COVID-19 pandemic. METHODS: Retrospective chart review. RESULTS: Before the COVID-19 pandemic (March 2017 to March 2019), 1/561 (0.18%) new patient was diagnosed with TINU. During the pandemic (March 2020 to March 2022), 15/581 (2.58%) new patients were diagnosed with TINU. We found a significant increase in TINU cases during the pandemic (P=0.0005). Various posterior segment findings were observed in 2/3 (66.7%) patients before the pandemic and 13/15 (86.7%) patients during the pandemic, including disc edema, chorioretinal scars, disc leakage, and peripheral vascular leakage. CONCLUSION: This is the first study reporting an increased number of TINU during the COVID-19 pandemic. With most of the American population now exposed to COVID-19, a large multi-center epidemiological study would be helpful to investigate any association of COVID-19 disease or vaccination with TINU in recent years.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».