EASL International Consensus Conference on Haemochromatosis
Notice bibliographique
Résumé
The precise frequency of the different iron overload states due to haemochromatosis (HC) is unknown and need to be addressed in population studies ( 1. Bacon BR Powell LW Adams PC Kresina TF Hoofnagle JH Molecular medicine and haemochromatosis: at the crossroads. Gastroenterology. 1999; 116: 193-207 Abstract Full Text Full Text PDF PubMed Scopus (268) Google Scholar , 2. Pietrangelo A Haemochromatosis 1998: is one gene enough?. J Hepatol. 1998; 29: 502-509 Abstract Full Text PDF PubMed Scopus (30) Google Scholar ). The appropriate terminology for different iron overload states along the continuum is given below. The expert panel considers it both appropriate and feasible to define an over-accumulation state distinct from haemochromatosis. “Excess body iron storage” (iron overload) [haemosiderosis=iron staining in tissues] may be: i) Minimal: ∼1.5g (hepatic iron concentration, HIC, >30 μM/g) (?pathological significance: e.g. porphyria cutanea tarda (PCT); ii) Modest: 2–5 g (HIC>100 μM/g; serum ferritin approx 500 μg/l) (seen in chronic liver disease, haemolytic disorders, PCT, etc.); iii) Severe: >5 g (HIC >200 μM/g; serum ferritin approx 750 μg/l).
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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 | 0,032 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,017 |
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 ».