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Enregistrement W3085975422 · doi:10.1111/nyas.14473

Pharmacologic treatment of GERD: Where we are now, and where are we going?

2020· review· en· W3085975422 sur OpenAlexaff
Carmelo Scarpignato, Michio Hongo, Justin C. Y. Wu, Christian Lottrup, Adriana Lazarescu, Ellen M. Stein, Richard H. Hunt

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastroesophageal reflux and treatments
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGERDMedicineGastroenterologyInternal medicineRefluxDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The introduction of acid inhibition in clinical practice has revolutionized the management of acid-related diseases, leading to the virtual abolition of elective surgery for ulcer disease and relegating antireflux surgery to patients with gastroesophageal reflux disease (GERD) not adequately managed by medical therapy. Proton pump inhibitors (PPIs) are the antisecretory drugs of choice for the treatment of reflux disease. However, these drugs still leave some unmet clinical needs in GERD. PPI-refractoriness is common, and persistent symptoms are observed in up to 40-55% of daily PPI users. Potassium-competitive acid blockers (P-CABs) clearly overcome many of the drawbacks and limitations of PPIs, achieving rapid, potent, and prolonged acid suppression, offering the opportunity to address many of the unmet needs. In recent years, it has been increasingly recognized that impaired mucosal integrity is involved in the pathogenesis of GERD. As a consequence, esophageal mucosal protection has emerged as a new, promising therapeutic avenue. When P-CABS are used as add-on medications to standard treatment, a growing body of evidence suggests a significant additional benefit, especially in the relief of symptoms not responding to PPI therapy. On the contrary, reflux inhibitors are considered a promise unfulfilled, and prokinetic agents should only be used on a case-by-case basis.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,211
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations40
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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