[Algorithm for diagnosis of small intestinal diseases].
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To review diagnostic approaches in chronic diseases of the small intestine. MATERIAL AND METHODS: A total of 1096 patients with chronic diseases of the small intestine were admitted to the clinic of the Central Research Institute of Gastroenterological Diseases in 1987-2006. RESULTS: Most of the patients (90.5%) had celiac disease, hypolactasia and other types of disaccharidase deficiency, yersiniosis ileitis, Krohn's disease, postresection syndrome of a short small intestine, mesenterial ischemia and endocrine enteropathy. Rare diseases (general variable hypogammaglobulinemia, lymphoma, Wipple's disease and diverticulosis of the small intestine) were diagnosed in 5.8% cases. Primary amyloidosis of the small intestine, eosinophilic gastroenteritis, arteriomesenterial obstruction, primary intestinal pseudoobstruction, hypogammaglobulinemic spru, primary intestinal lymphangiectasia, tuberculosis, total polyposis, Peutz-Eggers and Cronkhite-Canada syndromes, collagenic sprue, erosive-ulcerative jejunoileitis, adenocarcinoma and heavy alpha-chain disease were detected in 3.7% examinees. These diseases were encountered in one to 5 cases for the latest 20 years. CONCLUSION: Clinical diagnosis of small intestinal diseases is based on the syndromes of chronic diarrhea, defective absorption, enteral protein loss, small intestinal obstruction and intestinal hemorrhage. Differential diagnosis of the nosological entities employs x-ray, endoscopic, histological, immunological and other methods. Most of the small intestinal diseases including rare can be diagnosed in any gastroentorological department.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,029 |
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 ».