Cause of Death Analysis in a 9½-Year-Old with COVID-19 and Dravet Syndrome
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cause of death analysis is fundamental to forensic pathology. We present the case of a 9½-year-old girl with a genetically confirmed diagnosis of Dravet syndrome who died in her sleep with no evidence of motor seizure. She also had a lifelong history of recurrent pneumonias and, along with her family, had tested positive for COVID-19 10 days before death. Methods: Long-term clinical history of Dravet Syndrome and respiratory infections were obtained from patient’s medical charts and radiology reports. A Rapid-Antigen Test was used to confirm SARS-CoV2 infection days prior to death. At autopsy, brain, heart and lung tissues were obtained. Paraffin-embedded tissues were double-stained with H&E, and immunohistochemically stained using various antibodies. Results: Autopsy revealed evidence of previous seizure activity in the brain and cellular interstitial thickening in the lung. The brain showed edema and fibrillary gliosis without neuronal loss in neocortex and hippocampus. The lung showed inflammatory interstitial thickening with histiocytes, megakaryocytes, B-lymphocytes, and T-lymphocytes, including helper/suppressor cells and cytotoxic T-lymphocytes. Diffuse alveolar damage was observed as alveolar flooding with proteinaceous fluid. Conclusions: The cause of death may be attributed to Sudden Unexpected Death in Epilepsy (SUDEP) in Dravet syndrome, sudden death in viral pneumonia, or some combination of the two. When two independent risk factors for sudden unexpected death are identified due to co-pathology, it may not be possible to determine a single cause of death beyond a reasonable doubt.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle