Predicting the need for urgent endoscopic intervention in lower gastrointestinal bleeding: a retrospective review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lower gastrointestinal bleeding (LGIB) is a common reason for emergency department visits and subsequent hospitalizations. Recent data suggests that low-risk patients may be safely evaluated as an outpatient. Recommendations for healthcare systems to identify low-risk patients who can be safely discharged with timely outpatient follow-up have yet to be established. The primary objective of this study was to determine the role of patient predictors for the patients with LGIB to receive urgent endoscopic intervention. METHODS: A retrospective chart review was performed on 142 patients. Data was collected on patient demographics, clinical features, comorbidities, medications, hemodynamic parameters, laboratory values, and diagnostic imaging. Logistic regression analysis, independent samples t-testing, Mann Whitney U testing for non-parametric data, and univariate analysis of categorical variables by Chi square test was performed to determine relationships within the data. RESULTS: On logistic regression analysis, A hemoglobin drop of > 20 g/L was the only variable that predicted endoscopic intervention (p = 0.030). Tachycardia, hypotension, or presence of anticoagulation were not significantly associated with endoscopic intervention (p > 0.05). CONCLUSIONS: A hemoglobin drop of > 20 g/L was the only patient parameter that predicted the need for urgent endoscopic intervention in the emergency department.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».