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Enregistrement W4399709466 · doi:10.1016/s0140-6736(24)00155-7

Peptic ulcer disease

2024· review· en· W4399709466 sur OpenAlexaff
Majid A. Almadi, Yidan Lu, Ali Alali, Alan Barkun

Notice bibliographique

RevueThe Lancet · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHelicobacter pylori-related gastroenterology studies
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health CentreMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHelicobacter pyloriAspirinDiseaseRegimenPeptic ulcerPepticAntithromboticInternal medicineIntensive care medicineGastroenterologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,005

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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