Notice bibliographique
Résumé
Sirs, I would like to thank Sostek and Hwang1 for pointing out the unfortunate error in my review article.2 My manuscript, as originally submitted, read as follows: ‘Treatments based on the above principles have led to high overall healing rates of erosive oesophagitis around 90% after 8 weeks.3 However, patients with Los Angeles Grades C and D show much lower healing rates (62–84%).4 In another clinical trial of 2425 patients, esomeprazole 40 mg once daily healed significantly more than omeprazole 20 mg once daily (94% vs. 84%) at 8 weeks as well as for all LA grades according to the classification at baseline,5 but the failure rate was still high for grade C (30% vs. 13%) and for grade D (36% vs. 20%) in esomeprazole users’.5 During the editing process the figures for those not healed became transposed into a healing rate. This simple error was regrettably not picked up at the proof stage. I appreciate Sostek and Hwang providing the table from an abstract published by their group in 2000 which shows a similar number of unhealed patients to those I quoted, ranging from 9% to 16% of patients with grades C and D at 8 weeks on esomeprazole and 24–28% on omeprazole, respectively. Moreover, in their more recent study, together with Fennerty and Johanson6 they show 20% of grade C and 33% of grade D patients unhealed after esomeprazole 40 mg daily for 8 weeks, and 40% of grade C and more than 60% of grade D patients unhealed at 4 weeks. I am sure that Sostek and Hwang would agree with my conclusion that these figures, taken together, represent an unmet need and that a significant proportion of patients can still pose a challenge to management.
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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 | 0,008 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,006 |
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 ».