Notice bibliographique
Résumé
Which gastrointestinal symptoms are useful in distinguishing organic from functional disease? Patients and clinicians are becoming increasingly intolerant of diagnostic uncertainty. This is reflected in the rising demand for endoscopic procedures1 implicitly suggesting that gastrointestinal symptoms are an unreliable indicator of serious pathology. Unfortunately, the growing array of tests that are being demanded for patients are placing further pressures on already stretched health care budgets. The natural reaction to this is to evaluate whether we can improve on the value of the history to diagnose gastrointestinal disease. This process was started over 30 years ago when researchers such as Card and colleagues2,3 and de Dombal and colleagues4,5 evaluated the use of computers to aid the clinician in making diagnoses in patients with upper gastrointestinal symptoms. The enthusiasm for this approach faded when data suggested that computer improved diagnostic accuracy of computers was not sufficient to prevent investigations.6 The paucity of subsequent research in this field is disappointing as it would be useful to know what information computers were using that enhanced diagnostic acumen. The article by Hammer and colleagues7 in this issue of Gut [see page 666] is therefore refreshing as it prospectively evaluates a wide range of gastrointestinal symptoms to establish which are useful in distinguishing organic from functional disease. The strength of this study is that it evaluates a large relatively unselected group of patients, reducing spectrum and selection bias.8 It also divided patients into those with and without organic disease rather than subdividing the data into different diagnoses. This improves the power of the study and gives the clinician overall information on whether the …
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».