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: , 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.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».