International Consensus on Guiding Recommendations for Management of Patients with Nonsteroidal Antiinflammatory Drugs Induced Gastropathy-ICON-G
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs), one of the most commonly used medications worldwide, are frequently associated with gastrointestinal adverse events. Primary care physicians often face the challenge of achieving adequate pain relief with NSAIDs, while keeping their adverse events to a minimum. This is especially true when long-term use of NSAIDs is required such as in patients with osteoarthritis and rheumatoid arthritis. To help primary care physicians deal with such challenges more effectively, a panel of expert gastroenterologists came together with the aim of developing practice recommendations. METHODS: A modified 'Delphi' process was used to reach consensus and develop practice recommendations. Twelve gastroenterologists from nine countries provided their expert inputs to formulate the recommendations. These recommendations were carefully developed taking into account existing literature, current practices, and expert opinion of the panelists. RESULTS: infection should be considered and treated before initiating NSAIDs; patients should be properly educated regarding NSAIDs use; patients who need to be on long-term NSAIDs should be prescribed a gastroprotective agent, preferably a proton pump inhibitor and these patients should be closely monitored for any untoward adverse events. CONCLUSION/CLINICAL SIGNIFICANCE: Hunt R, Lazebnik LB, Marakhouski YC, Manuc M, Ramesh GN, Aye KS, Bordin DS, Bakulina NV, Iskakov BS, Khamraev AA, Stepanov YM, Ally R, Garg A. International Consensus on Guiding Recommendations for Management of Patients with Nonsteroidal Anti-inflammatory Drugs Induced Gastropathy-ICON-G. Euroasian J Hepatogastroenterol, 2018;8(2):148-160.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».