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Enregistrement W2412471318

Management of benign prostatic hyperplasia by the primary care physician in the 21st century: the new paradigm.

2008· article· en· W2412471318 sur OpenAlexaff
Jack Barkin

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Bladder and Prostate Research
Établissements canadiensHumber River Regional Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLower urinary tract symptomsHyperplasiaUrologyProstateProstate cancerTransurethral resection of the prostatePrimary care physicianBenign prostatic hyperplasia (BPH)DiseaseGynecologyInternal medicinePrimary careCancerFamily medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Benign prostatic hyperplasia (BPH) is one of the commonest causes of lower urinary tract symptoms (LUTS) in men over age 50. Fifty percent of men over age 50 will require some type of management for BPH/LUTS symptoms. Until about 15 years ago, the most common management for BPH was a transurethral resection of the prostate (TURP) operation. Initially, once a diagnosis of BPH has been made, most men are treated medically. One must first rule out other serious causes of these symptoms, such as prostate cancer, bladder cancer, and other obstructions. For men with an enlarged prostate, there is a good chance that therapy with a 5-alpha-reductase inhibitor (5-ARI) can prevent disease progression and the need for surgery. There has been a lot of recent work on different combination therapies for the treatment of BPH/LUTS. If a patient's serum prostate-specific antigen (PSA) level is greater than 1.5 ng/ml and his prostate volume is greater than 30 cc and he has significant LUTS, then combination medical therapy of an alpha blocker with a 5-ARI is the most effective therapy. After a careful workup, it is quite reasonable and appropriate for the primary care physician to initiate this therapy for a patient with BPH/LUTS.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,225 · 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
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

Citations9
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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