The Impact of Misdiagnosing Celiac Disease at a Referral Centre
Notice bibliographique
Résumé
In the past few years, the number of celiac disease diagnoses not confirmed at the Fondazione IRCCS Policlinico San Matteo, Pavia, Italy, a tertiary referral centre, was particularly high. Therefore, a decision was made to investigate the reasons why these diagnoses were wrong and by whom they had been made. The clinical histories of all celiac patients referred to the centre were re-evaluated. Between December 1998 and January 2007, 614 patients who were diagnosed at other institutions and presumed to be affected by celiac disease attended the tertiary referral outpatient clinic. The histological and serological results allowed for confirmation the diagnosis in 434 patients. In the remaining 180 patients, the initial diagnosis of celiac disease could not be confirmed; therefore, the patients were re-investigated. After re-evaluation, the diagnosis of celiac disease was confirmed in only 61 of these 180 cases. The reasons for incorrect initial diagnosis were analyzed. A mere 80% correct diagnosis rate is a very disappointing result. Although it should be obvious that celiac disease must be investigated with duodenal biopsies and celiac antibody testing, this well-known strategy is not always followed, probably resulting in an incorrect diagnosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».