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Enregistrement W4393985889 · doi:10.14740/cii177

Cytomegalovirus Colitis in an Immunocompetent Patient Following COVID-19

2024· article· en· W4393985889 sur OpenAlexvenueno aff
Yasir Ahmed, Umair Malik, Kanza Ahmed, Khaleeq Siddiqui, Fahad Malik, Amine Hila

Notice bibliographique

RevueClinical Infection and Immunity · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCytomegalovirus and herpesvirus research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)CytomegalovirusVirologyColitisMedicine2019-20 coronavirus outbreakImmunocompetenceSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Cytomegalovirus infectionCytomegalovirus infectionsImmunologyHuman cytomegalovirusPathologyVirusHerpesviridaeImmune systemViral diseaseInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colitis due to cytomegalovirus (CMV) in immunocompetent patients is an infrequent occurrence and is associated with medical conditions that cause immunodepression, such as diabetes mellitus, prolonged residence in the intensive care unit, autoimmune diseases, organ failure, etc. The immune imbalance noticed in patients with severe coronavirus disease 2019 (COVID-19) can lead to co-infection or reactivation of CMV. But CMV colitis following a recent COVID-19 is extremely rare. We present a case of an elderly female, who recently had COVID-19 and was evaluated for nausea vomiting and abdominal pain. Colonoscopy showed severe inflammation and congested mucosa and histopathological analysis of the biopsy specimen confirmed the diagnosis of CMV colitis. The patient had an excellent response to oral ganciclovir therapy. This case highlights the importance of suspecting CMV colitis in patients with recent COVID-19 presenting with nonspecific symptoms, such as in our case of nausea, vomiting, and abdominal pain and pancolitis on imaging, as early diagnosis is the key to improved outcomes. Clin Infect Immun. 2024;9(1):25-30 doi: https://doi.org/10.14740/cii177

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)0,002
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 enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,816

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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