Asia‐Pacific consensus on the management of gastroesophageal reflux disease: Update
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Since the publication of the Asia-Pacific GERD consensus in 2004, more data concerning the epidemiology and management of gastroesophageal reflux disease (GERD) have emerged. An evidence based review and update was needed. METHODS: A multidisciplinary group developed consensus statements using the Delphi approach. Relevant data were presented, and the quality of evidence, strength of recommendation, and level of consensus were graded. RESULTS: GERD is increasing in frequency in Asia. Risk factors include older age, male sex, race, family history, higher socioeconomic status, increased body mass index, and smoking. Symptomatic response to a proton pump inhibitor (PPI) test is diagnostic in patients with typical symptoms if alarm symptoms are absent. A negative pH study off therapy excludes GERD if a PPI test fails. The role for narrow band imaging, capsule endoscopy, and wireless pH monitoring has not yet been undefined. Diagnostic strategies in Asia must consider coexistent gastric cancer and peptic ulcer. Weight loss and elevation of head of bed improve reflux symptoms. PPIs are the most effective medical treatment. On-demand therapy is appropriate for nonerosive reflux disease (NERD) patients. Patients with chronic cough, laryngitis, and typical GERD symptoms should be offered twice daily PPI therapy after excluding non-GERD etiologies. Fundoplication could be offered to GERD patients when an experienced surgeon is available. Endoscopic treatment of GERD should not be offered outside clinical trials. CONCLUSIONS: Further studies are needed to clarify the role of newer diagnostic modalities and endoscopic therapy. Diagnostic strategies for GERD in Asia must consider coexistent gastric cancer and peptic ulcer. PPIs remain the cornerstone of therapy.
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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 | 0,018 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,006 |
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 ».