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Enregistrement W157863262

Screening and therapy for malnutrition and related gastro-intestinal disorders in systemic sclerosis: recommendations of a North American expert panel.

2010· article· en· W157863262 sur OpenAlexaffabout
Murray Baron, Paule Bernier, Louis-François Côté, Mark H. DeLegge, Glenda Falovitch, Gad Friedman, Mervyn Gornitsky, John Hoffer, Marie Hudson, Dinesh Khanna, William G. Paterson, Donna Schafer, Phillip P. Toskes, Linda Wykes

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMalnutritionReferralMalabsorptionScleroderma (fungus)Intensive care medicineMedical nutrition therapyFamily medicinePhysical therapyPediatricsInternal medicinePathology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To develop a set of recommendations for clinicians caring for patients with systemic sclerosis (SSc) to guide their approach to the patient with malnutrition and possible malabsorption. METHODS: The Canadian Scleroderma Research Group convened a meeting of experts in the areas of nutrition, speech pathology, oral health in SSc, SSc and gastroenterology to discuss the nutrition-GI paradigm in SSc. This meeting generated a set of recommendations based on expert opinion. RESULTS: Physicians should screen ALL patients with SSc for malnutrition. The physician should ask a series of questions that pertain to GI involvement. Patients who screen positive for malnutrition should be referred to a dietitian and gastroenterologist. Referral to a patient support group should be considered and if screening reveals oral health problems, referral to a dentist, preferably with expertise in treating patients with SSc, should be done. All SSc patients should weigh themselves monthly and report any sudden significant changes in weight. They should be assessed by a rheumatologist once a year for signs of malnutrition. CONCLUSIONS: Malnutrition may be common in SSc and a multidisciplinary approach is important.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,482
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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