New Biochemical Parameters in the Differential Diagnosis of Ascitic Fluids
Notice bibliographique
Résumé
Background: In the cases of ascitis, it is essential to determine their origin using the parameters obtained by the cytological and biochemical examinations. The aim of this study was to evaluate the usefulness of different biochemical markers and the number of cells in the differential diagnosis of ascitic fluid (AF). Methods: One hundred ninety-one cases of AF were studied, who were admitted to the hospital from January 01, 2009 to December 31, 2014. One hundred fifty-two of them were included in the analysis, and the remaining 39 were excluded because they had more than one associated pathology, clotted or hemolyzed. Results: The more frequent etiologies of AF were the cirrhosis (29%), the infections (22%) and the neoplasies (19%). Other pathologies reached 16%. Cutoff > 300 cells/mm 3 detected the 78% of exudates. The AF/serum (S) of aspartate aminotransferase (AST) (> 0.5), lactate dehydrogenase (LDH) (> 0.6), proteins (PT) (> 0.5), cholesterol (COL) (> 0.4), and alanine aminotransferase (ALT) (> 0.5) correctly detected 80%, 78%, 72%, 70% and 70% of the exudates, respectively. Conclusion: We proposed the utilization of a new cutoff of cellular counting, major of 300/mm 3 , since it would allow improving the detection of exudate ascites, without including the transudate ascites. AST AF/serum ratio (AF/S) showed the major usefulness in the differentiation and characterization of AF; LDH, proteins, cholesterol and ALT might be also acceptable in the above mentioned differentiation. The serum-ascites albumin gradient (SAAG) turned out to be a good marker of portal hypertension associated with cirrhotic processes. Creatine kinase (CK), alkaline phosphatase (ALP), amylase (AMI), total bilirubin (TB), triglycerides (TG) and glucose (GLU) did not allow differentiating exudates from transudates. Gastroenterol Res. 2016;9(1):17-21 doi: http://dx.doi.org/10.14740/gr700w
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».