MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2903183696 · doi:10.1177/1534734618804982

Vasculitis—What Do We Have to Know? A Review of Literature

2018· review· en· W2903183696 sur OpenAlexaff
Eran Shavit, Afsáneh Alavi, R. Gary Sibbald

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Lower Extremity Wounds · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVasculitis and related conditions
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVasculitisPurpura (gastropod)DermatologyEtiologyCutaneous VasculitisPathologyPalpable purpuraPhysical examinationDiseaseSurgeryHenoch-Schonlein purpura

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cutaneous and other vasculitides are specific inflammations of the blood vessel wall that can take place in any organ system of the body including the skin. Vasculitis has been traditionally divided according to the size of the vessel involved (small, medium, and large). Vasculitis is more of a reaction pattern rather than a specific disease entity. Therefore, the clinical presentation of vasculitis (most commonly palpable purpura on the lower extremities) dictates a thorough history, review of systems, and a meticulous physical examination. The diagnosis of vasculitis relies also on the histopathological and immunofluorescence studies. Wound care specialist may face with vasculitis-associated ulcers along with a spectrum of other cutaneous presentations associated with vasculitis. The focus of this article is to update the types, etiology, pathogenesis, and management options for cutaneous vasculitis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,319 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations85
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe International Journal of Lower Extremity WoundsMême sujetVasculitis and related conditionsTravaux en français237 207