MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2156624302 · doi:10.1002/hep.21280

Liver biopsy interpretation for causes of late liver allograft dysfunction

2006· review· en· W2156624302 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueHepatology · 2006
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Diseases and Immunity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDavid Geffen School of Medicine, University of California, Los AngelesUniversity of PittsburghMedical Center, University of PittsburghUniversity of California, Los AngelesNational Institutes of HealthHokkaido UniversityCleveland ClinicCleveland Clinic FoundationUniversity of TorontoTufts University School of MedicineUniversidade de PernambucoAlbert Einstein Healthcare Network
Mots-clésLiver biopsyMedicineLiver transplantationBiopsyInterpretation (philosophy)PathologyInternal medicineGeneral surgeryGastroenterologyTransplantationPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evaluation of needle biopsies and extensive clinicopathological correlation play an important role in the determination of liver allograft dysfunction occurring more than 1 year after transplantation. Interpretation of these biopsies can be quite difficult because of the high incidence of recurrent diseases that show histopathological, clinical, and serological features that overlap with each other and with rejection. Also, more than one insult can contribute to allograft injury. In an attempt to enable centers to compare and pool results, improve therapy, and better understand pathophysiological disease mechanisms, the Banff Working Group on Liver Allograft Pathology herein proposes a set of consensus criteria for the most common and problematic causes of late liver allograft dysfunction, including late-onset acute and chronic rejection, recurrent and new-onset viral and autoimmune hepatitis, biliary strictures, and recurrent primary biliary cirrhosis and primary sclerosing cholangitis. A discussion of differential diagnosis is also presented.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations355
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHepatologyMême sujetLiver Diseases and ImmunityTravaux en français237 207