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Enregistrement W2463423590 · doi:10.1155/2016/3026563

The Utility of Endoscopic Biopsies in Patients with Normal Upper Endoscopy

2016· article· en· W2463423590 sur OpenAlexaffabout
Anouar Teriaky, Abdullah Alnasser, Carolyn A. McLean, James C. Gregor, Brian Yan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Gastroenterology and Hepatology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEosinophilic Esophagitis
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEndoscopyBiopsyEsophagitisGastroenterologyUpper endoscopyEosinophilic esophagitisInternal medicineGastritisEsophagogastroduodenoscopyDiseaseRefluxHelicobacter pylori

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Aims. Upper endoscopy is a valuable tool in the workup of gastrointestinal (GI) complaints. The purpose of this study is to determine cost and yield of taking biopsies in a normal upper GI tract. Methods. This is a retrospective study where all upper GI biopsies were identified between May 2012 and April 2013, at a tertiary care center. Clinical, procedural, and pathology reports were reviewed to identify patient demographics, procedure information, and pathology diagnosis. Results. Biopsies of the upper GI tract were taken in 1297 patients with normal upper endoscopies. In patients with normal upper endoscopy, 22% of esophageal, 44% of gastric, and 12% of duodenal biopsies were abnormal. The most frequent abnormality was reflux esophagitis in 16% of esophageal biopsies, chronic gastritis in 23% of gastric biopsies, and increased intraepithelial lymphocytes in 6% of duodenal biopsies. The additional cost for taking biopsies in a normal upper GI tract for a diagnosis of eosinophilic esophagitis was $2963 Canadian (CAD), H. pylori associated gastritis was $1404 CAD, and celiac disease was $3024 CAD. Conclusions. The yield of biopsy in normal upper endoscopy varied with location, but the additional expense can be costly and should be tailored to appropriate clinical situations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, 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

Citations34
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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