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Enregistrement W3116462783 · doi:10.1111/his.14283

Beyond <i>Helicobacter</i>: dealing with other variants of gastritis—an algorithmic approach

2020· review· en· W3116462783 sur OpenAlexaff
Hala El‐Zimaity, Robert H. Riddell

Notice bibliographique

RevueHistopathology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHelicobacter pylori-related gastroenterology studies
Établissements canadiensMount Sinai HospitalBrampton Civic Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflammationHelicobacter pyloriHelicobacterGastritisMedicineChronic gastritisPathologyGastroenterologyLesionInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In daily practice, the presence of inflammation in gastric biopsies prompts a mental algorithm, an early question being whether the lesion present is Helicobacter-associated. If Helicobacter organisms are not found, then there is a further algorithm, governed by the predominant type of inflammatory cells present, and the presence of other features such as intraepithelial lymphocytosis, a subepithelial collagen band, granulomas, coexisting chronic inflammation, focality, and superimposed reactive changes including erosions and ulcers. Each of these generates its own differential diagnosis. If no inflammation is present, then the two major changes specifically looked for are the changes associated with hypergastrinaemia, by far the most common cause of which is treatment with proton pump inhibitors, and reactive changes. These may be present with and without accompanying inflammation, and, when the epithelial changes dominate, the term gastropathy is preferred. In this article, we present an approach to non-Helicobacter inflammation and gastropathies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,255 · 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
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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