Predictors of a Variceal Source among Patients Presenting with Upper Gastrointestinal Bleeding
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with upper gastrointestinal bleeding (UGIB) require an early, tailored approach best guided by knowledge of the bleeding lesion, especially a variceal versus a nonvariceal source. OBJECTIVE: To identify, by investigating a large national registry, variables that would be predictive of a variceal origin of UGIB using clinical parameters before endoscopic evaluation. METHODS: A retrospective study was conducted in 21 Canadian hospitals during the period from January 2004 until the end of May 2005. Consecutive charts for hospitalized patients with a primary or secondary discharge diagnosis of UGIB were reviewed. Data regarding demographics, including historical, physical examination, initial laboratory investigations, endoscopic and pharmacological therapies administered, as well as clinical outcomes, were collected. Multivariable logistic regression modelling was performed to identify clinical predictors of a variceal source of bleeding. RESULTS: The patient population included 2020 patients (mean [± SD] age 66.3±16.4 years; 38.4% female). Overall, 215 (10.6%) were found to be bleeding from upper gastrointestinal varices. Among 26 patient characteristics, variables predicting a variceal source of bleeding included history of liver disease (OR 6.36 [95% CI 3.59 to 11.3]), excessive alcohol use (OR 2.28 [95% CI 1.37 to 3.77]), hematemesis (OR 2.65 [95% CI 1.61 to 4.36]), hematochezia (OR 3.02 [95% CI 1.46 to 6.22]) and stigmata of chronic liver disease (OR 2.49 [95% CI 1.46 to 4.25]). Patients treated with antithrombotic therapy were more likely to experience other causes of hemorrhage (OR 0.44 [95% CI 0.35 to 0.78]). CONCLUSION: Presenting historical and physical examination data, and initial laboratory tests carry significant predictive ability in discriminating variceal versus nonvariceal sources of bleeding.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».