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Enregistrement W2590652688 · doi:10.14740/gr732w

Sclerosing Mesenteritis: Multidisciplinary Collaboration Is Essential for Diagnosis and Treatment

2017· article· en· W2590652688 sur OpenAlexvenueno aff
Huan He, Min Zhi, Min Zhang, Mingli Su, Huangwei Chen, Liang Kang, Yan Huang, Zhiyang Zhou, Xiang Gao, Jianping Wang, Pinjin Hu

Notice bibliographique

RevueGastroenterology Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIgG4-Related and Inflammatory Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSun Yat-sen University
Mots-clésMedicineMesenteryAbdominal painRadiologyFibrosisColonoscopyPathologicalPathologyGastroenterologyInternal medicineColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sclerosing mesenteritis (SM) is an extremely rare disease characterized by chronic non-specific inflammation, fat necrosis and fibrosis of the mesentery. We presented a 77-year-old man with progressive dyschezia, abdominal pain and mass in left lower quadrant. Computed tomography (CT) exhibited a thickened mesentery, enlarged lymph nodes and strand-like densities around the mesenteric vessels. However, laboratory investigation, colonoscopy and positron emission tomography did not provide any specific results for diagnosis. Because of the exacerbating abdominal pain, partial colectomy was performed and SM was diagnosed based on the pathological changes of mesentery including fat necrosis, multifocal lipid-filled macrophages, lymphocytes and multifocal fibrosis. Although SM is difficult to diagnose and often found by incident, progressive deterioration of abdominal symptoms and general status alteration are indicators of SM. Some typical imaging and pathologic manifestations are also helpful to SM diagnosis. There is no standard treatment for SM. Operation is preferred in those at the stage of fibrosis and particularly combined with intestinal obstruction. Therefore, a multidisciplinary collaboration is essential to diagnose and manage this rare disease, with combined approaches in gastroenterology, colorectal surgery, pathology and radiology.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,802

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 technologies0,0010,001
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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