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Enregistrement W2972873618 · doi:10.1097/icu.0000000000000616

Advances in the diagnosis of giant cell arteritis

2019· review· en· W2972873618 sur OpenAlexaff
Edsel Ing, Christian Pagnoux, Nurhan Torun

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Ophthalmology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVasculitis and related conditions
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity of TorontoToronto East General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGiant cell arteritisTemporal arteryRadiologyGuidelineOphthalmic arteryArteritisBiopsyVasculitisPathologyCardiologyInternal medicineDiseaseBlood flow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: To summarize recent advances in the diagnosis of giant cell arteritis (GCA). RECENT FINDINGS: Less common manifestations of GCA include corneal edema, proptosis from lacrimal gland ischemia and sensorineuronal hearing loss. Histology studies have suggested that temporal artery biopsies (TAB) with fixed specimen lengths of 15 mm may be adequate to prevent false negative biopsies. In centers with appropriate radiologic expertise, a European rheumatology consensus guideline has proposed Doppler ultrasound as a first-line confirmatory test for GCA in lieu of temporal artery biopsy. Finding extracranial large vessel disease can help to diagnose GCA. Statistical prediction rules can help risk stratify patients with suspected GCA. Age and platelet level when maintained as continuous variables are the strongest predictors for GCA. SUMMARY: GCA can present with diverse ophthalmic and systemic presentations and expedient recognition of same can avoid diagnostic delay and possible vision loss, among other complications. TAB remains the conventional diagnostic standard test for GCA. The use of statistical prediction models and increased expertise in noninvasive imaging techniques such as ultrasound may decrease reliance on TAB, especially in patients determined to be at low risk for GCA.

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)0,004
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 seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,003
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)0,0040,002

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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