Severe Relapsing Autoimmune Encephalitis with GABA<sub>A</sub> Receptor, Titin, and AchR Antibodies in a Patient with Thymoma: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: We report a challenging case of autoimmune encephalitis in a patient with a thymoma harboring titin and acetylcholine receptor antibodies, who experienced multiple relapses despite thymectomy and aggressive first-line immunotherapy, and for whom GABAA receptor antibodies were ultimately identified. Case Presentation: This 40-year-old man presented with headaches, weakness, diplopia, hearing loss, and seizures progressing to status epilepticus. Brain MRI showed multifocal cortical and subcortical T2/fluid attenuated inversion recovery hyperintense lesions without enhancement. Initial neural antibody testing identified only acetylcholine receptor and titin antibodies. He presented multiple severe relapses despite complete thymoma resection, intravenous methylprednisolone with immunoglobulins or plasmapheresis, and mycophenolate mofetil. Second-line immunotherapy with rituximab was successful to alleviate symptoms and normalize the EEG and MRI after identification of anti-GABAA receptor antibodies on more comprehensive neural antibody testing for autoimmune encephalitis. Conclusion: This case demonstrates the complexity and importance of identifying pathogenic antibodies and selecting 2nd line treatment accordingly in patients with autoimmune encephalitis when multiple antibodies coexist. Despite tumor resection, aggressive immunotherapy may be needed to prevent further deterioration in anti-GABAA receptor encephalitis.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».