Evaluation of Factors Contributing to Diagnosis of Crohn’s Disease in the Face of Increasing Trend in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Background: Crohn's disease (CD) is characterized by granulomatous inflammation of the digestive tract. Diagnosing CD involves assessing clinical symptoms, radiological and endoscopic findings, and histopathological evidence. Although previously considered a disease in developed countries, CD is increasing in developing nations, but challenges exist in diagnosing CD promptly. This study aims to report diagnostic parameters for early and correct CD diagnosis in Pakistan. Methodology: A retrospective analysis from June 2016 to August 2023 of 22 CD patients was done, by data from medical records, questionnaires completed at diagnosis, and telephonic interviews. Baseline demographic and clinical characteristics were assessed, and patients were categorized using the Montreal classification. Results: CD was diagnosed in 22 patients, with a 1:1 male-to-female ratio with a mean age of 33 years (range 15-55 years). Symptoms at presentation included abdominal pain (95.5%), watery diarrhea (86.4%), fever (31.8%), rectal bleeding (54.5%), and weight loss (81.8%) with 68% having symptoms for over 12 months before diagnosis. Disease characteristics were diverse, with various patterns of involvement and histopathological findings. Conclusions: In resource-limited countries like Pakistan, the timely diagnosis of CD presents a significant healthcare challenge. Therefore, it is necessary to tackle these complex problems by enhancing diagnostic capabilities, raising medical awareness, and improving access to healthcare resources.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».