What Is the Likelihood That My Patient With Chronic Hepatitis C Will Develop Cirrhosis, Hepatocellular Carcinoma, and/or Hepatic Decompensation?
Notice bibliographique
Résumé
Approximately 4 million persons within the United States are infected with the hepatitis C virus (HCV). Chronic HCV is the most common cause of cirrhosis and hepatocellular carcinoma (HCC), and over 40% of all patients who undergo liver transplantation in the United States, Europe, Canada, Australia, and many countries have chronic HCV infection. 1 Despite this, the natural history of chronic HCV has a wide spectrum. Only 4% of persons with chronic HCV develop end-stage liver disease and/or HCC and need to consider liver transplantation as a therapeutic option ( Figure 1-1 ). To some this may not sound like a major health problem. However, with 4 million persons infected, it is anticipated that 160,000 persons will develop end-stage disease and need to consider liver transplantation within the next 1 to 2 decades. Unfortunately, only about 5000 to 6000 liver transplants are performed in the United States annually, and roughly half of these are in patients without chronic HCV. It would therefore require 50 to 65 years for all those patients with end-stage liver disease from chronic HCV to receive a liver transplant. Clearly, this is an impossible task and many of these patients will not survive the pretransplant waiting period.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,021 |
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 ».