Notice bibliographique
Résumé
Annual prevalence estimates of peptic ulcer disease range between 0·12% and 1·5%. Peptic ulcer disease is usually attributable to Helicobacter pylori infection, intake of some medications (such as aspirin and non-steroidal anti-inflammatory medications), or being critically ill (stress-related), or it can be idiopathic. The clinical presentation is usually uncomplicated, with peptic ulcer disease management based on eradicating H pylori if present, the use of acid-suppressing medications-most often proton pump inhibitors (PPIs)-or addressing complications, such as with early endoscopy and high-dose PPIs for peptic ulcer bleeding. Special considerations apply to patients on antiplatelet and antithrombotic agents. H pylori treatment has evolved, with the choice of regimen dictated by local antibiotic resistance patterns. Indications for primary and secondary prophylaxis vary across societies; most suggest PPIs for patients at highest risk of developing a peptic ulcer, its complications, or its recurrence. Additional research areas include the use of potassium-competitive acid blockers and H pylori vaccination; the optimal approach for patients at risk of stress ulcer bleeding requires more robust determinations of optimal patient selection and treatment selection, if any. Appropriate continuation of PPI use outweighs most possible side-effects if given for approved indications, while de-prescribing should be trialled when a definitive indication is no longer present.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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 ».