Leprosy with type 1 reaction in a patient from Ontario, Canada without recent travel misdiagnosed as vasculitic neuropathy: a case report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Leprosy is rare within non-endemic countries such as Canada, where cases are almost exclusively imported from endemic regions, often presenting after an incubation period of as many as 20 years. Due to its rarity and prolonged incubation period, diagnosis is often delayed, which may result in neurologic impairment prior to the initiation of treatment. In this report we describe a case that is novel in its incubation period, which is the longest reported to-date and may have contributed to diagnostic delay. The case also uniquely demonstrates the challenges of distinguishing leprosy reactions from new rheumatologic manifestations in a patient with established autoimmune disease. CASE PRESENTATION: We describe an 84-year-old male patient with rheumatoid arthritis on methotrexate and hydroxychloroquine, with no travel history outside Canada for 56 years, who presented in 2019 with new-onset paresthesias and rash. His paresthesias persisted despite a short course of prednisone, and his rash recurred after initial improvement. He underwent skin biopsy in May 2021, which eventually led to the diagnosis of leprosy. He was diagnosed with type 1 reaction and was started on rifampin, dapsone, clofazimine and prednisone, with which his rash resolved but his neurologic impairment remained. CONCLUSION: This case report serves to highlight the potential for leprosy to present after markedly prolonged incubation periods. This is especially relevant in non-endemic countries that is home to an aging demographic of individuals who migrated decades ago from endemic countries. The importance of this concept is emphasized by the persistent neurologic impairment suffered by our case due to untreated type 1 reaction. We also demonstrate the necessity of skin biopsy in distinguishing this diagnosis from other autoimmune mimics in a patient with known autoimmune disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».