Non-Erosive Reflux Disease – Defining the Entity and Delineating the Management
Notice bibliographique
Résumé
In the developed world, most patients with gastroesophageal reflux disease (GERD) do not exhibit erosions when examined by standard white light endoscopy. Despite the high prevalence of such non-erosive reflux disease (NERD), relatively little is known of its underlying pathophysiology, hence there is no clear guide to clinical management. To establish areas of agreement or uncertainty in NERD, an international meeting was held in Vevey, Switzerland, in late 2007. The goal was to document current thinking in the areas of clinical presentation, assessment of clinical outcome, pathobiological mechanisms, and define optimal clinical strategies to diagnose and manage NERD. After extensive debates, the modified Delphi technique was utilized to reach a consensus on 85 specific statements. In addition, it was proposed that NERD be defined as 'a subcategory of GERD characterised by troublesome reflux-related symptoms in the absence of esophageal mucosal erosions/breaks at conventional endoscopy and without recent acid suppressive therapy'. Evidence in support of this diagnosis may include responsiveness to acid suppression therapy, abnormal reflux monitoring or the identification of specific novel endoscopic findings. Defining the current state of knowledge in NERD should help improve the elucidation and management of this condition in the future.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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.
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 ».