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Enregistrement W2791483463 · doi:10.1093/jcag/gwy009.044

A44 IS BLOOD UREA NITROGEN AN INDEPENDENT PREDICTOR OF POSITIVE ENDOSCOPIC FINDINGS IN PRESUMED UPPER GI BLEEDING?

2018· article· en· W2791483463 sur OpenAlexaff
Naureen Narula, Deepti Chopra, M Rosenberg, Paul Moayyedi

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal Bleeding Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMelenaMedicineOdds ratioInternal medicineBlood urea nitrogenGastroenterologyLogistic regressionUrea breath testUpper gastrointestinal bleedingEndoscopyCreatinineSurgeryHelicobacter pylori

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several prognostic scales have been developed for use in upper gastrointestinal bleeding (UGIB), including the Glasgow-Blatchford score, which uses blood urea nitrogen (BUN) as one of eight prognostic variables. However, the test characteristics of BUN in the identification of UGIB or high-risk endoscopic lesions have not been clearly determined. This study aimed to evaluate if BUN independently predicts the presence of positive endoscopic findings in cases of presumed UGIB and determine a threshold urea level above which it is more likely to identify a source of UGIB on endoscopy. A crude odds ratio was calculated for odds of bleeding being identified on upper endoscopy based on thresholds of urea>=5, 7.5, 10, 12.5 and 15, compared to values lower than these. Adjusted odds ratios were then calculated using logistic regression to account for the factors that were determined a priori. Covariates included in the model were age, sex, hemoglobin, presence of melena, presence of hematemesis, admission in ICU, and use of ASA, warfarin, clopidogrel, or NSAIDS. The odds of identifying UGIB at endoscopy for patients with a urea >=10 was 3.73 (95% CI: 1.90–7.31) times higher than for patients with urea < 10. Variables that were significantly associated with identifying source of bleeding at upper GI endoscopy included male gender and symptoms of melena or hematemesis, after adjusting for the impact of other covariates. BUN >20 is predictive of UGIB in the following settings: normal renal function (spec 98%, PPV 0.86), melena (spec 81%, PPV 0.8), NSAID+anticoagulation/ASA use (spec 85%, PPV 0.8), and cirrhotic patients (spec 100%, PPV 1.0). BUN >20 is also predictive of positive EGD findings (spec 87%, PPV 0.8) and high risk lesions (spec 81%, NPP 0.83). A BUN level >20 had 82% specificity for high risk endoscopic lesion requiring intervention, but lower BUN levels were not able to predict EGD intervention. BUN >15 is predictive of UGIB in hematemesis (spec 95%, PPV 0.95) or NSAID users (spec 100%, PPV 1.0). BUN levels >20 had a specificity of 87% for UGIB but poor sensitivity (23%), in contrast to the Glasgow-Blatchford score which is highly sensitive (>90%) but poorly specific (<20%). Overall, the results of this study provide new clinically relevant information regarding the operating characteristics of BUN for UGIB. In males, patients with normal renal function, cirrhosis, NSAID/ASA/AC users, or symptoms of melena and hematemesis, a high BUN level is predictive of positive endoscopic findings in presumed UGIB. A BUN level >20 predicts the need for endoscopic intervention but levels below 20 do not correlate well with the need for endoscopic intervention. BUN level alone is more specific for UGIB when compared to the Glasgow-Blatchford score, which has a higher sensitivity. None

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,229 · 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'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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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