Iron‐induced mucosal injury to the upper gastrointestinal tract
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To define the causes and associations of mucosal iron deposition in upper gastrointestinal biopsy specimens and to describe the morphological features of iron-related injury. METHODS: The histological pattern, intensity and distribution of iron in biopsies obtained from 1991 to 2005 were recorded and correlated with endoscopic and clinical findings. RESULTS: Twenty-five biopsies (16 gastric, four duodenal, five oesophageal) were accrued. Iron deposition was seen in two groups: 10 cases showed erosive injury, with brown-black crystalline material overlying eroded epithelium. These patients were taking oral iron tablets. The remaining 15 cases showed variable iron deposition in the surface epithelium, lamina propria and glands. In nine patients, there was a history of oral iron intake and at least eight had had blood transfusions. The most intense iron deposition was noted in patients with end-stage liver disease. The mean age of patients with erosive injury was 43% higher than in the iron overload group (76 versus 53 years). Iron stains were also performed on 15 normal gastric biopsies and five biopsies with chronic, non-specific gastritis; all were negative for haemosiderin deposition. CONCLUSIONS: Iron-related erosive injury is related to oral iron pill ingestion and occurs in older patients. Mucosal iron deposition is also associated with iron overload disorders.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».