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Enregistrement W4405679118 · doi:10.1136/bcr-2024-263255

Successful multimodal endobronchial treatment of severe tracheobronchial amyloidosis

2024· article· en· W4405679118 sur OpenAlexaff
Monica Mullin, Roisin Dunwoody, Neal Navani, Ricky M. Thakrar

Notice bibliographique

RevueBMJ Case Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAmyloidosis: Diagnosis, Treatment, Outcomes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBronchoscopyAmyloidosisRadiologyBronchusFlexible bronchoscopySurgeryRespiratory systemRespiratory diseaseInternal medicineLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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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