Can the Clinical History Distinguish Between Organic and Functional Dyspepsia?
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Upper gastrointestinal symptoms occur in 40% of the population. An accurate diagnosis would help rationalize investigation and treatment. OBJECTIVE: To systematically review the literature of the accuracy of primary care physicians, gastroenterologists, or computer models in diagnosing organic dyspepsia. DATA SOURCES: A search of Cochrane Controlled Trials Register (December 2003), MEDLINE (1966-December 2003), EMBASE (1988-December 2003), and CINAHL (1982-December 2003) for studies that reported on cohorts of patients attending for endoscopy that had symptoms, clinical opinion, or both recorded before investigation. STUDY SELECTION: Studies that prospectively compared the diagnosis reached by a clinician, computer model, or both with results of upper gastrointestinal endoscopy in adult patients with upper gastrointestinal symptoms. DATA EXTRACTION: Two authors independently assessed studies (n = 79) for eligibility and abstracted data for estimating likelihood ratios (LRs) of clinical opinion, computer models, or both in diagnosing an organic cause for dyspepsia. DATA SYNTHESIS: Fifteen studies were identified that evaluated 11 366 patients, with 4817 patients (42%) classified as having organic dyspepsia. The computer models performed similarly to the clinician; therefore, the 2 approaches were combined. The diagnosis reached by the clinician or computer model suggesting organic dyspepsia had an LR of 1.6 (95% confidence interval [CI], 1.4-1.8), and a negative result decreased the likelihood of organic dyspepsia (LR, 0.46; 95% CI, 0.38-0.55). A diagnosis of peptic ulcer disease performed similarly with an LR of 2.2 (95% CI, 1.9-2.6), but an evaluation that suggested the absence of peptic ulcer disease had an LR of 0.45 (95% CI, 0.38-0.53). A clinical history suggesting esophagitis had an LR of 2.4 (95% CI, 1.9-3.0) vs a negative history that had an LR of 0.50 (95% CI, 0.42-0.60). CONCLUSION: Neither clinical impression nor computer models that incorporated patient demographics, risk factors, history items, and symptoms adequately distinguished between organic and functional disease in patients referred for endoscopic evaluation of dyspepsia.
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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 | 0,016 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».