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Enregistrement W4306353175 · doi:10.55544/jrasb.1.4.5

Article Review: The Approach to Celiac Disease in Children

2022· article· en· W4306353175 sur OpenAlexfundno aff
Mohannad Kadhim Mohammed Ali

Notice bibliographique

RevueJournal for Research in Applied Sciences and Biotechnology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCeliac Disease Research and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAGE-WELL
Mots-clésDiseaseIncidence (geometry)MedicinePopulationMedical diagnosisHistopathologyPediatricsImmunologyPathologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A persistent, global, immunological illness called CD affects those who are genetically predisposed to it. Inside the average population, celiac disease is thought to affect 1% of people worldwide. Its incidence varies according to regional or racial differences. Due to improved medical understanding with awareness, as well as the widespread use of extremely sensitive or precise diagnostic tests for celiac disease, the incidence of celiac disease had considerably grown over the last thirty years. Even though there is more understanding or awareness regarding celiac disease, up to 95% of celiac sufferers still go untreated. The uneven nature of small intestinal mucosa alterations may result in false-negative small intestinal histopathology. Throughout Western Europe, one percent of people suffer with CD. The research of milder clinical traits or the use of serological testing has boosted the detection accuracy. Although the age of presentation varies, individuals often present during the fourth or sixth decades. Compared to juvenile instances, adult’s instances of CD are more prevalent, with individuals as old as 65 are now being identified or given diagnoses. It usually happens after adding gluten to the diet. There is a considerable change toward fewer patients presenting with mild dementia or as symptomatic adults identified during testing, however there is a tendency towards decreasing individuals who present with severe CD marked by diarrhoea.

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)0,004
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,011

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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