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Enregistrement W2060037926 · doi:10.1590/s0100-69912013000200015

Classificação de gravidade na pancreatite aguda

2013· article· pt· W2060037926 sur OpenAlexaff
Tércio De Campos, José Gustavo Parreira, José Cesar Assef, Sandro Rizoli, Barto Nascimento, Gustavo Pereira Fraga

Notice bibliographique

RevueRevista do Colégio Brasileiro de Cirurgiões · 2013
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiquePancreatitis Pathology and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcute pancreatitisMedicineIntensive care medicinePancreatitisSeverity of illnessInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on the Atlanta Classification, acute pancreatitis is classified according to its severity in either mild or severe acute pancreatitis. In recent years, several issues regarding acute pancreatitis have been discussed in the literature. These issues include how many categories of severity should be considered; whether or not a patient with organ failure holds similar holds severity of disease and prognosis of a patient with infected necrosis; the role of transient organ failure; and how to evaluate organ failure. The"Evidence-based Telemedicine - Trauma and Acute Care Surgery" (EBT-TACS) conducted a review of the recent literature on the topic, and critically appraised its most relevant pieces of evidence.. The articles discussed suggested classifying the severity of acute pancreatitis in three or four categories, rather than mild or severe only, and addressed which is the best score to assess organ failure. The following recommendations were proposed: (1) Acute pancreatitis should be classified into four categories: mild, moderate, severe and critical, which allows a better determination of the characteristics of patients, (2) Evaluation of organ failure with a severity score that preferably evaluate directly each organ failure, such as the SOFA and MODS (Marshall). The SOFA seems to have greater accuracy, but the MODS has better applicability due to its ease of use.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,005

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,262 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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