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Enregistrement W2804052880 · doi:10.1111/nyas.13845

Nonerosive reflux disease: clinical concepts

2018· review· en· W2804052880 sur OpenAlexaff
C. Prakash Gyawali, Dan E. Azagury, Walter W. Chan, Servarayan Murugesan Chandramohan, John O. Clarke, Nicola de Bortoli, Edgar Figueredo, Mark Fox, Daniela Jodorkovsky, Adriana Lazarescu, Peter Malfertheiner, Jan Martínek, Kenric M. Murayama, Roberto Penagini, Edoardo Savarino, Katerina Shetler, Ellen M. Stein, Roger P. Tatum, Justin C. Y. Wu

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastroesophageal reflux and treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNerdMedicineRefluxGERDAmbulatoryGastroenterologyInternal medicineDiseaseEsophageal pH monitoringEsophagitisDifferential diagnosisReflux esophagitisPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Esophageal symptoms can arise from gastroesophageal reflux disease (GERD) as well as other mucosal and motor processes, structural disease, and functional esophageal syndromes. GERD is the most common esophageal disorder, but diagnosis may not be straightforward when symptoms persist despite empiric acid suppressive therapy and when mucosal erosions are not seen on endoscopy (as for nonerosive reflux disease, NERD). Esophageal physiological tests (ambulatory pH or pH-impedance monitoring and manometry) can be of value in defining abnormal reflux burden and reflux-symptom association. NERD diagnosed on the basis of abnormal reflux burden on ambulatory reflux monitoring is associated with similar symptom response from antireflux therapy for erosive esophagitis. Acid suppression is the mainstay of therapy, and antireflux surgery has a definitive role in the management of persisting symptoms attributed to NERD, especially when the esophagogastric junction is compromised. Adjunctive approaches and complementary therapy may be of additional value in management. In this review, we describe the evaluation, diagnosis, differential diagnosis, and management of NERD.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,347
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,181 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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