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Enregistrement W4323054010 · doi:10.2310/7750.2014.14053

Pyoderma Gangrenosum among Patients with Inflammatory Bowel Disease: A Descriptive Cohort Study

2015· article· en· W4323054010 sur OpenAlexaff
Adam V. Weizman, Brian Huang, Stephan R. Targan, Marla C. Dubinsky, Phillip Fleshner, Manreet Kaur, Andrew Ippoliti, Deepa Panikkath, Eric Vasiliauskas, David Q. Shih, Dermot McGovern, Gil Melmed

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePyoderma gangrenosumInflammatory bowel diseaseCohortInternal medicineDemographicsInflammatory Bowel DiseasesDiseaseUlcerative colitisDermatologyCohort studyGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Pyoderma gangrenosum (PG) is a severe extraintestinal manifestation of inflammatory bowel disease (IBD). Objective To better characterize PG features and management among an IBD cohort. Methods Subjects with PG were identified using a large database at a tertiary center. Patient demographics and clinical characteristics were summarized using descriptive statistics. Results Eighty patients with an episode(s) of PG were identified, yielding an overall prevalence of 1.9%. Overall, 93% of patients with PG had some degree of colonic inflammation. Thirty-one (39%) patients required hospitalization for PG. Underlying bowel disease was active at the time of PG episode(s) in 52 (65%) patients. The PG location was variable, with the lower extremity being the most common. Most patients (71.3%) required multiple therapies to achieve PG healing. Conclusions We describe one of the largest case series of PG among patients with IBD. The variety of treatment strategies used highlights the lack of clear guidelines in managing this complex group of patients.

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)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations43
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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