Schwere rezidivierende Autoimmunenzephalitis mit GABAA-Rezeptor-, Titin- und AChR-Antikörpern bei einem Patienten mit Thymom: ein Fallbericht
Bibliographic record
Abstract
Einleitung: Wir berichten über einen herausfordernden Fall von Autoimmunenzephalitis bei einem Patienten mit einem Thymom, das Titin- und Acetylcholinrezeptor-Antikörper enthielt. Trotz Thymektomie und aggressiver Erstlinien-Immuntherapie erlitt er mehrere Schübe. Letztendlich wurden GABAA-Rezeptor-Antikörper identifiziert. Falldarstellung: Dieser 40-jährige Mann wurde mit Kopfschmerzen, Schwäche, Diplopie, Hörverlust und Anfällen, die bis zum Status epilepticus reichten, vorstellig. Eine Magnetresonanztomografie (MRT) des Gehirns zeigte multifokale kortikale und subkortikale, in der T2/Fluid-Attenuated-Inversion-Recovery-Bildgebung hyperintensive Läsionen ohne Verbesserung. Bei anfänglichen neuronalen Antikörpertests wurden nur Acetylcholinrezeptor- und Titin-Antikörper identifiziert. Der Patient zeigte mehrere schwere Schübe trotz vollständiger Thymomresektion, intravenöser Gabe von Methylprednisolon mit Immunglobulinen oder Plasmapherese und Mycophenolat-Mofetil. Die Zweitlinien-Immuntherapie mit Rituximab linderte die Symptome und normalisierte die Elektroenzephalografie (EEG)- und MRT-Befunde nach der Identifizierung von Anti-GABAA-Rezeptor-Antikörpern durch die umfassenderen neuronalen Antikörpertests auf Autoimmunenzephalitis.
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 | 0.001 |
| 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 | 0.003 | 0.003 |
| 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".