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Enregistrement W2050289111 · doi:10.1517/14656566.2011.549126

Medical management of ascites

2011· review· en· W2050289111 sur OpenAlexaff
Wesley Leung, Florence Wong

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Pharmacotherapy · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAscitesMedicineCirrhosisSpontaneous bacterial peritonitisParacentesisIntensive care medicineComplicationGastroenterologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Ascites is a common complication of advanced cirrhosis that has a significant negative impact on survival. This review updates the reader on the medical management of ascites. AREAS COVERED: This review explores the pathophysiology of ascites formation in cirrhosis; the current mainstays of medical management (treating the underlying cause of cirrhosis, avoiding nephrotoxic agents, sodium restriction, and combination diuretic therapy); potential novel agents, such as vasoconstrictors and vaptans; and albumin infusions. The literature research covers all aspects of medical management of ascites from the English literature, concentrating on publications from the past 10 years. It provides a thorough understanding of how the correction of pathophysiology of ascites formation helps to improve ascites; knowledge on the monitoring of patients with cirrhosis and ascites receiving medical management, and on prophylaxis against potentially life-threatening complication such as spontaneous bacterial peritonitis; and potential new treatments for ascites. EXPERT OPINION: Management of patients with cirrhosis and ascites requires careful attention to fluid and electrolyte balance and avoidance of complications. Recognition of refractory ascites allows for the use of second-line treatments. All patients with cirrhosis and ascites should be considered for liver transplantation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,345 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations11
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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