Brainstorm: A case of granulomatous encephalitis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Free-living amoebas (FLAs) can cause severe and fatal central nervous system infections that are difficult to diagnose. Methods: We present the case of a 74-year-old immunocompetent woman admitted for focal neurological symptoms with enhancing lesions in the right cerebellar hemisphere. A first cerebral biopsy showed granulomatous inflammation, but no microorganisms were identified. After transient clinical improvement, she eventually deteriorated 4 months after initial presentation, with an MRI confirming multiple new masses affecting all cerebral lobes. Results: A second brain biopsy revealed granulomatous and acute inflammation with organisms containing a large central nucleus with prominent karyosome, consistent with FLAs. Immunohistochemical and polymerase chain reaction assays performed at CDC were positive for Acanthamoeba spp, confirming the diagnosis of granulomatous amoebic encephalitis (GAE) caused by Acanthamoeba spp. The patient was treated with combination therapy recommended by CDC, but died a few days later. Upon histopathological rereview, amoebic cysts and trophozoites were identified by histochemical and immunohistochemical methods in the first cerebral biopsy. Conclusion: FLA infections can be challenging to diagnose because of the low incidence, non-specific clinical and radiological presentation, lack of accessible diagnostic tools, and clinicians’ unfamiliarity. This case highlights the importance of recognizing FLA as a potential cause of granulomatous encephalitis, even in the absence of risk factors, as early treatment might be associated with favourable outcomes in case reports. When suspected, CDC laboratories offer tests to confirm the diagnosis promptly.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 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 ».