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Enregistrement W2313407465 · doi:10.3899/jrheum.110896

Home Parenteral Nutrition in Patients with Systemic Sclerosis: A Retrospective Review of 12 Cases

2012· review· en· W2313407465 sur OpenAlexaffvenueabout
Hani Jawa, Gail Fernandes, Olivia Saqui, J.P. Allard

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineParenteral nutritionBody mass indexRetrospective cohort studyInternal medicineMultiple sclerosisPediatricsSurgeryImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the effect of home total parenteral nutrition (HTPN) on the nutritional and functional status of patients with systemic sclerosis (SSc). METHODS: Retrospective review of SSc patients from the HTPN database at the University Health Network, Toronto, Canada, from 1998 to 2010. RESULTS: In total 12 subjects (9 females, 3 males) with SSc were identified. At initiation of HTPN, the age was 48.75 ± 3.94 years and the median body mass index was 16.8 kg/m(2) (range 12.3-21.3). This significantly increased to 18.3 kg/m(2) (17.0-21.7) at 6 months and to 19.7 kg/m(2) (17.0-24.6) at 12 months. The mean Karnofsky score at baseline was 58.00 ± 3.27, and the score at 12 months of 39.00 ± 13.29 did not change significantly. CONCLUSION: HTPN improved the nutritional status of these patients with SSc but it did not improve their functional status.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations25
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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