Choriorétinopathie séreuse centrale associée à l’administration de l’erdafitinib : Rapport de cas
Bibliographic record
Abstract
L'erdafitinib est un inhibiteur de kinase du récepteur du facteur de croissance des fibroblastes (FGFR) qui a été approuvé pour le traitement des patients atteints de carcinome urothélial métastatique ou localement avancé. Il est également à l'étude pour le traitement d'autres types de cancer. Cet agent chimiothérapeutique oral fait l'objet d'une mise en garde concernant les effets indésirables oculaires potentiels, notamment la rétinopathie séreuse centrale et la sécheresse oculaire liées au traitement. Ce rapport de cas décrit un homme caucasien de 88 ans qui a été pris en charge par la clinique ophtalmologique au cours d'un traitement par erdafitinib pour un carcinome urothélial métastatique. Le patient a développé des épisodes asymptomatiques de rétinopathie séreuse centrale bilatérale récurrente et rémittente liée au traitement. Il est essentiel que les fournisseurs de soins oculaires reconnaissent les effets indésirables oculaires potentiels liés à l'erdafitinib, à sa classe de médicaments et aux médicaments qui ciblent des voies similaires. Une communication efficace et une cogestion attentive avec l'oncologie sont essentielles pour fournir des soins de qualité à ce sous-ensemble de patients. Grâce à la coordination des soins, une posologie efficace, mais tolérable peut offrir au patient un meilleur taux de survie et une meilleure qualité de vie.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".