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Enregistrement W2606237119 · doi:10.23907/2016.028

Liver Pathology in First Presentation Diabetic Ketoacidosis at Autopsy

2016· article· en· W2606237119 sur OpenAlexaff
Anita Lal, Jacqueline L. Parai, Christopher M. Milroy

Notice bibliographique

RevueAcademic Forensic Pathology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetic ketoacidosisDiabetes mellitusAutopsyKetoacidosisForensic pathologyFatty liverSteatosisCause of deathDiseaseInternal medicinePediatricsGastroenterologyPathologyType 1 diabetesEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetes mellitus is an enormous health burden on developed and developing nations. Eight percent of people in the United States are stated to have diabetes mellitus and 79 million people have impaired glucose tolerance. Sudden death from diabetic ketoacidosis (DKA) is common and nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) is a frequent finding in patients with diabetes mellitus and impaired glucose tolerance. Diabetic ketoacidosis accounts for around 1% of autopsy cases in our units and 25% of these cases did not have a previous diagnosis of diabetes mellitus. We have analyzed for the presence of NAFLD in 16 patients dying on first presentation of DKA. Some degree of NAFLD was present in all cases, with all but one case having some degree of steatosis and some degree of fibrosis was present in 14 out of 16 cases, though none where cirrhotic. Inflammation was present in nine of 13 cases and glyogenated nuclei in five of 13 cases. NAFLD can be well established in patients dying of DKA who were not known to be diabetic before death. The pathology shares features with alcoholic liver disease. They should not be mistakenly diagnosed as dying of other causes of ketoacidosis based upon the liver pathology present.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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