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Enregistrement W3125059848

Nivel de adherencia al tratamiento contra Helicobacter Pylori en menores de 18 años

2021· article· es· W3125059848 sur OpenAlexaboutno aff
Alejandra Ximena Espejo Espinoza, Andrea Aracelli Herrera Gorriti, Aldo Maruy Saito, Melissa Noemi Merizalde Burneo, Larissa Otero Vegas, Carlos Antonio Tello Rodriguez

Notice bibliographique

RevueFacultad de Medicina · 2021
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLiteracy and Educational Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesMedicinePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La infeccion por Helicobacter Pylori (Hp) tiene una alta prevalencia en paises en vias de desarrollo; en el Peru, se han reportado prevalencias mayores al 50% en biopsias gastricas de pacientes pediatricos. Es importante conocer el nivel de adherencia al tratamiento en la poblacion pediatrica, asi como los efectos adversos mas comunes y las causas de baja adherencia con el fin de preverlas y lograr optimizar el tratamiento, disminuyendo asi las tasas de resistencia antibiotica. El presente estudio tiene como objetivo principal determinar la evidencia existente del nivel de adherencia al tratamiento contra Hp en pacientes menores de 18 anos. Es un estudio de tipo revision sistematica en la cual se realizara la busqueda en Pubmed, Scielo, Lilacs y Cochrane Library, de 1984 en adelante. Dos revisores seleccionaran los resumenes en base a criterios de seleccion para luego revisarlos a texto completo y determinar si cumplen o no. Se aplicara la Escala Newcastle-Ottawa para evaluar la calidad metodologica de los estudios. Si los datos lo permiten, se realizara un metaanalisis de la frecuencia de adherencia. Los datos de adherencia seran presentados con sus intervalos de confianza, las causas de bajo nivel de adherencia seran analizadas de forma descriptiva y los efectos adversos reportados en caso no sean comparables seran descritos cuantitativamente. Se haran analisis de subgrupos segun grupos de edad de los pacientes.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,006
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,348 · 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'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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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