Symptom-based ordinal scale fuzzy clustering of functional gastrointestinal disorders
Notice bibliographique
Résumé
Background The validity of Rome III criteria for diagnosing functional gastrointestinal disorders (FGIDs) have been frequently questioned in the literature. In epidemiology, when a disease is diagnosed, the existence of a true cluster must be proven. Thus, clustering the common GI symptoms of individuals and comparing the clusters with FGIDs defined by the Rome III criteria could provide insights about the validity of FGIDs defined by those criteria. Well-separated compact clusters were detected in responses to questionnaires of the epidemiological features of different FGIDs in Iranian adults using fuzzy ordinal clustering. The representative sample from each cluster i.e. Cluster Representative (CR) was formed whose corresponding FGID was diagnosed with Rome III criteria. Then, FGID diagnosis was performed for all participants in each cluster and the percentage of cases whose FGID was the same as the cluster's identified FGID (agreement) was reported. Results Fourteen valid clusters were detected in 4763 people. The average membership of the objects in each cluster was 77.3%, indicating similarity of the objects in clusters to their corresponding CRs. Eight clusters were assigned to single FGIDs (irritable bowel syndromes: constipation IBS-C, diarrhea IBS-D and un-subtyped IBS-U; functional bloating FB; functional constipation FC; belching disorder BD. The agreement was higher than 50% in single FGID clusters except those whose diagnosis was IBS-U. Conclusions IBS-C, IBS-D, FC, BD, and FB defined with Rome III criteria exist in the population, which is not the case for IBS-U.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».