Notice bibliographique
Résumé
Familiarity with the pathophysiology of peritoneal disease is the basis of successful ultrasound (US) study of the peritoneum. The pouch of Douglas, diaphragmatic surfaces, the paracolic gutters, and the regions of the mesentery and omentum should receive careful scrutiny in the patient at risk for a peritoneal disease process. An optimal US technique requires assessment of the entire peritoneum with a transducer selected to reflect the depth of the region of interest. US may demonstrate minute quantities of free intraperitoneal fluid and is therefore capable of providing sensitive quantitative information about ascites. Qualitative information may also be inferred, as blood, pus, and neoplastic cells demonstrate correlation with particulate ascites on gray-scale US scans. Peritoneal nodules, plaques, and thickening may be detected on the visceral or parietal peritoneal surfaces, especially when high-frequency probes are used. Transvaginal study in women increases the sensitivity of US for detection of peritoneal disease. In women who have unexplained sepsis or are at risk for carcinomatosis, transvaginal scanning should routinely be added to the regular abdominal and pelvic studies regardless of the findings of those studies. Peritoneal carcinomatosis, primary peritoneal neoplasms, pseudomyxoma peritonei, and peritonitis have characteristic appearances at US.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».