Challenges in Differentiating Between Solitary Rectal Ulcer Syndrome and Inflammatory Bowel Disease in the Pediatric Population
Notice bibliographique
Résumé
Solitary rectal ulcer syndrome (SRUS) is a benign rectal disease that is rare in pediatric populations due to its underdiagnosis and misdiagnosis in children. It is often misdiagnosed as malignancy, Crohn’s disease, and ulcerative colitis due to its wide and varying clinical presentations. Both SRUS and inflammatory bowel disease (IBD) can present with rectal bleeding, constipation, diarrhea, and abdominal pain. Furthermore, macroscopic ulcers and inflammation can be seen in both diseases, making it difficult to diagnose without a biopsy. We present two cases in the pediatric population whose diagnoses of SRUS were delayed because the symptoms and macroscopic findings initially supported the differential diagnosis of IBD. These cases emphasize the difficulty and importance of differentiating between IBD and SRUS, and should encourage practitioners to include this differential diagnosis earlier on to improve diagnostic accuracy and begin implementing effective treatment. This can eventually decrease overall treatment time, unnecessary surgeries and diagnostic testing, and increase the emotional reassurance of the benign nature of the disease. Int J Clin Pediatr. 2021;10(2-3):57-63 doi: https://doi.org/10.14740/ijcp422
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».