Gastrovigilance: A Close Watch on Gastrointestinal and Hepatic Disorders- An Indian Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Gastrointestinal and hepatic disorders account for about 25% of consultations among general practitioners in India. Errors in clinical judgement and hesitancy in recommending necessary tests owing to lack of health insurance could result in delayed diagnosis and increased patient morbidity and mortality. Clinicians should thus be well equipped with effective strategies for skilful diagnosis and in a position to weigh the benefit-risk-ratio of recommending pertinent and disregarding less useful diagnostic tests. 'Gastrovigilance' includes disease-specific training for recognising risk factors, algorithms and referral pathways. This narrative review focuses on the common challenges or errors in managing these conditions in Indian clinical practice and their proposed solutions. Literature searches were performed using PubMed/MEDLINE and Google Scholar following the shortlisted gastrointestinal conditions. Based on the published literature and expertise of the senior gastroenterologists, improving disease-specific knowledge can enhance rates of correct diagnosis. Improved screening and patient education can reduce the risk of presentation at advanced stages and consequently improve prognosis. Another significant contributory factor is the patient-physician interaction which affects every stage of the disease management and methods to improve it, therefore vital in improving gastrointestinal and hepatic disease conditions. The most important means of improving gastrovigilance is optimising knowledge access in primary care. This shall improve diagnostic accuracy and reduce the burden of misdiagnosis. In the current narrative review, we have tried to elucidate the concept of gastrovigilance for gastrointestinal and hepatic conditions and substantiate it with published evidence.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».