Successful multimodal endobronchial treatment of severe tracheobronchial amyloidosis
Notice bibliographique
Résumé
A previously healthy woman in her 40s presented with a 6-month history of increasing cough and breathlessness following COVID-19 infection. She experienced vocal hoarseness and recurrent respiratory infections during this time, requiring several antibiotic courses. She was treated for gastro-oesophageal reflux and trialled on inhaled corticosteroids, without improvement. Further work up included CT scan, demonstrating tracheal thickening, endobronchial narrowing and mucosal abnormalities. Bronchoscopy with biopsies demonstrated amyloidosis. She was referred to a specialist centre with further work up including serum amyloid P component (SAP) scan, echo and bloodwork. She was diagnosed with localised tracheobronchial amyloidosis and referred to interventional respiratory for treatment. Bronchoscopy demonstrated severe narrowing in left main, left upper and lower lobes and to a lesser extent, the right main bronchus. Endobronchial treatment included diode laser therapy, electrocautery and cryorecanalisation. Significant improvement was seen on 3 months post surveillance bronchoscopy. Following this treatment, the patient experienced sustained improvement in breathlessness and cough.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».