Sclerosing Mesenteritis: Multidisciplinary Collaboration Is Essential for Diagnosis and Treatment
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».