Assessing the Predictive Efficacy of Lok Score in Identifying Esophageal Varices in Liver Cirrhosis Patients: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Liver cirrhosis is a global health concern with various etiologies, leading to portal hypertension and gastroesophageal varices. Variceal bleeding, a severe complication of cirrhosis, necessitates early detection and intervention to reduce mortality. Endoscopic screening is the gold standard for varices detection but is invasive and expensive. This study evaluates the Lok Score, a non-invasive predictive tool, for identifying esophageal varices in patients with liver cirrhosis. Materials and methods A cross-sectional study involving 150 liver cirrhosis patients was conducted. The Lok score was calculated using specific parameters. Patient data, including age, gender, etiology of liver cirrhosis, Child-Pugh class, varices presence, and grades, were recorded. Statistical analysis was performed using IBM Corp. Released 2013. IBM SPSS Statistics for Windows, Version 22.0. Armonk, NY: IBM Corp., and diagnostic parameters for Lok Score were computed. Results The study demonstrates that the Lok score exhibits significant potential as a predictive tool for esophageal varices. The mean Lok score significantly differed between individuals with and without varices, suggesting a correlation between Lok score and varices presence. Higher Lok scores may indicate more advanced varices. Utilizing the Lok score in clinical practice could lead to timely interventions, improving patient outcomes. Conclusion The Lok score shows promise as a valuable predictive tool for esophageal varices in liver cirrhosis patients. Early identification using this non-invasive parameter can aid in risk stratification and guide appropriate management strategies. However, further validation and larger studies are needed to fully integrate the Lok score into clinical practice for the benefit of cirrhosis patients.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».