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Enregistrement W4387024088 · doi:10.1177/1753495x231200658

Blinding lights: Acute persistent vision loss in pregnancy

2023· article· en· W4387024088 sur OpenAlexaff
Marie Leung, Ilia Ostrovski, Melin Peng-Franklin, Ahraaz Wyne

Notice bibliographique

RevueObstetric Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal and Optic Conditions
Établissements canadiensMcMaster UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePregnancyHELLP syndromePreeclampsiaAmaurosis fugaxEtiologyAcute pancreatitisRetinopathyBlurred visionOphthalmologyComplicationObstetricsPediatricsSurgeryInternal medicineEndocrinologyDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute persistent vision loss in pregnancy is an emergent presentation with a broad differential and should prompt rapid assessment and treatment of the underlying etiology. In pregnancy, causes can include preeclampsia, severe gestational hypertension, and hemolysis, elevated liver enzymes, low platelets (HELLP) syndrome. Nonobstetrically related etiologies that can exacerbate in pregnancy include optic neuritis, giant cell arteritis, central retinal artery occlusion, or retinal detachment. In this case report, we describe a case of acute vision loss due to Purtscher's-like retinopathy, a rare but serious complication of pancreatitis in pregnancy. To our knowledge, this is the first published case of Purtscher's-like retinopathy in pregnancy unrelated to preeclampsia. Given the impact of permanent visual loss associated with Purtscher's-like retinopathy, more research is needed to determine treatments to substantively improve outcomes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil0,702

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
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)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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