History of malignancy and relevant symptoms may predict a positive computed tomography enterography in obscure gastrointestinal bleeds
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: This study aimed to assess the clinical utility of computed tomography enterography (CTE) and identify factors associated with a diagnostic CTE for patients with obscure gastrointestinal bleeding (OGIB). METHODS: A retrospective observational study was performed at a Canadian tertiary care center from 2005 to 2015. A total of 138 patients underwent a CTE for OGIB. Univariate and multivariate logistic regressions were performed to determine factors associated with a diagnostic CTE. A highly sensitive clinical rule was then developed to help identify OGIB patients for whom a CTE may be beneficial in their clinical work-up. RESULTS: A possible bleeding source was identified in 30 (22%) cases. The presence of abdominal or constitutional symptoms as well as history of colorectal cancer was significantly associated with a positive CTE in univariate and multivariate analyses (P < 0.05). A positive CTE could be predicted based on the presence of abdominal or constitutional symptoms and history of colorectal cancer with 90% sensitivity (95% CI 74-98%) in our population. CONCLUSION: CTE identified a possible source of OGIB in one in five cases. In patients with the presence of abdominal or constitutional symptoms and a personal history of colorectal cancer, CTE may contribute to their diagnostic work-up.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».