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Enregistrement W3098049903 · doi:10.21518/2079-701x-2020-15-12-18

Expert round-table Constipation: diagnosis, treatment, risks

2020· article· en· W3098049903 sur OpenAlexaboutno aff
Article Editorial

Notice bibliographique

RevueMeditsinskiy sovet = Medical Council · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal motility and disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConstipationFamily medicineDiseasePopulationQuarter (Canadian coin)EpidemiologyGeneral surgeryHealth careGerontologyInternal medicineHistoryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to epidemiological data, nearly a quarter of the adult population in developed countries suffers from constipation. Due to a significant decrease in quality of life, it represents a serious medical and social problem. Constipation occurs more frequently in the elderly, but both children and adults face this problem. This disease is often caused by the features of modern life: hypodynamia, diet violations, a fiber- and water-depleted diet, frequent stress, etc. Unfortunately, despite the high prevalence of the disease, patients do not seek immediate medical advice. We will discuss this urgent problem and look for new efficient solutions of it with the leading experts: Gastroenterologist Yuri A. Kucheryavy, Cand. of Sci. (Med.), Associate Professor of Department of Propedeutics of Internal Diseases and Gastroenterology, A.I.Yevdokimov Moscow State University of Medicine and Dentistry, Chief Gastroenterologist of Central Healthcare Directorate – Branch of Joint Stock Company “Russian Railways”; Endoscopist Ekaterina V. Ivanova, Dr. of Sci. (Med.), Chief Researcher, Research Laboratory of Surgical Gastroenterology and Endoscopy, Head of Endoscopy Department of Petrovskie Vorota Medical Center, and Coloproctologist Daniil R. Markaryan, Cand. of Sci. (Med.), Senior Researcher, M.V. Lomonosov Moscow State University Clinic.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,576
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,260
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,083 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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