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Enregistrement W3041476479 · doi:10.71781/26366

Caractérisation étiologique de la pancréatite aiguë médicamenteuse

2019· dissertation· fr· W3041476479 sur OpenAlexaboutno aff
Ann-Lorie Gagnon

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2019
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueMycobacterium research and diagnosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La pancréatite, qui désigne l’inflammation du pancréas, est une condition grave qui survient lorsque les enzymes pancréatiques, servant normalement à la digestion des aliments, digèrent le pancréas. Les causes les plus fréquentes sont la consommation excessive d’alcool et la migration de lithiases vésiculaires dans les voies biliaires. On reconnait également des formes moins fréquentes qui contribuent au fardeau de la maladie et la pancréatite induite par un médicament est l’une d’entre elles. En cours d’hospitalisation et lors du suivi, cette étiologie cause des difficultés aux médecins et aux pharmaciens qui doivent travailler de concert pour d’abord la diagnostiquer, mais également identifier le médicament déclencheur afin d’éviter la récurrence. Néanmoins, cette identification se voit complexifiée, dû à un manque de données probantes fiables et récentes concernant d’une part l’épidémiologie, mais aussi l’étiologie de cette condition. L’objectif principal de ce projet est d’étudier les cas de pancréatites aiguës médicamenteuses hospitalisés au Centre intégré universitaire de santé et services sociaux du Saguenay–Lac-Saint-Jean afin d'obtenir un portrait réel de cette étiologie en plus d’ajouter de nouvelles preuves à la littérature. La méthodologie repose sur la révision des dossiers médicaux des cas hospitalisés pour au moins une pancréatite médicamenteuse dans les six hôpitaux du Saguenay–Lac-Saint-Jean entre 2006 et 2014. Les données recueillies et leurs analyses ont permis de documenter les médicaments ayant causé une pancréatite aiguë médicamenteuse au Saguenay–Lac-Saint-Jean en plus de participer à l’avancement des connaissances actuelles par l’identification de médicaments non associés à la pancréatite aiguë jusqu’à maintenant.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,344 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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