Simplified Early Predictors of Severe Acute Pancreatitis: A Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: To propose simple tests for the prediction of severe acute pancreatitis (SAP), which are accurate and could be performed at emergency departments and outpatient clinics. Methods: A prospective study was performed on 149 patients admitted with acute pancreatitis. Body mass index (BMI), plain chest radiograph, blood biochemical data were obtained at the time of admission; white cell, lymphocyte and platelet counts, hematocrit level, prothrombin time, Pa O 2 , creatinine, calcium, blood sugar, total protein, aspartate aminotransferase, total bilirubin, amylase, lipase and C-reaction protein were determined. Patients were graded into severe and mild acute pancreatitis based on CT Balthazar grading system. Results: Twenty-seven patients were diagnosed to have SAP and 122 patients considered mild acute pancreatitis. Comparing parameters between both groups; significant factors (P < 0.05) were blood sugar level, haematocrit level, BMI and presence of pleural effusion in chest X-ray. The hematocrit at admission and at approximately 24 hours was significantly higher among patients with SAP. Twenty-two of 27 cases of severe disease and only 10 of 122 cases of mild acute pancreatitis diagnosed to have pleural effusion (P < 0.001). Conclusion: BMI, blood glucose >= 190 mg/dL, hematocrit level >= 43 % and pleural effusion detected by plain chest radiograph are simple tests and provide significant predictive power for clinical decision-making. Gastroenterol Res. 2010;3(1):25-31 doi: https://doi.org/10.4021/gr2010.02.172w
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».