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Enregistrement W2397690272 · doi:10.1159/000469118

Is Chymotrypsin Output a Better Diagnostic Index than theMeasurement of Chymotrypsin in Random Stool?

2017· article· en· W2397690272 sur OpenAlexaff
Mohamed A. Remtulla, P. Durie, D. M. Goldber

Notice bibliographique

RevueEnzyme · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalabsorptionGastroenterologyMedicineCystic fibrosisInternal medicinePercentileFecesBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study compares the diagnostic utility of fecal chymotrypsin (CT) output in timed stool collections and random stools using a new photometric enzyme assay. The CT output (mean +/- SD, U/24 h) was 1,487 +/- 1,980 in 127 children with normal fat absorption and negative sweat-chloride test (mean age 45 months), and 1,804 +/- 1,452 in 27 cases with fat malabsorption due to nonpancreatic disease (mean age 41 months). 66 cases of cystic fibrosis (CF) were examined (mean age 119 months). Stool output in 19 newly diagnosed patients before therapy was 85 +/- 94, in 42 patients receiving enzyme replacement therapy was 3,462 +/- 2,841, and in 5 patients with pancreatic sufficiency 1,754 +/- 1,482. Using nonparametric statistics, 120 U/24 h was defined as the lower limit of the 95-percentile for stool CT output. Only 5 of the 127 patients with normal fat absorption had output below that limit. None of the patients with nonpancreatic malabsorption and only 1 treated CF patient had lower values. Sixteen of the newly diagnosed CF patients had stool CT less than 120 U/24 h. The sensitivity of the test is therefore 84% and its specificity 97% at this decision threshold. However, no diagnostic advantage is gained from measuring CT output in timed stool collections as compared to random stools.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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