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Enregistrement W4403878971 · doi:10.51298/vmj.v543i3.11516

ĐẶC ĐIỂM LÂM SÀNG VÀ CẬN LÂM SÀNG CỦA BỆNH RUỘT VIÊM ĐẶC HIỆU TẠI TRUNG TÂM TIÊU HÓA-GAN MẬT, BỆNH VIỆN BẠCH MAI NĂM 2022-2023

2024· article· vi· W4403878971 sur OpenAlexaboutno aff
Thị Minh Nguyệt Cao, Công Long Nguyễn, Hải Hậu Vũ, Văn Thắng Phan

Notice bibliographique

RevueTạp chí Y học Việt Nam · 2024
Typearticle
Languevi
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueResearch studies in Vietnam
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStereochemistryChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mục tiêu: Khảo sát đặc điểm lâm sàng, cận lâm sàng của bệnh nhân bệnh ruột viêm. Đối tượng và phương pháp: nghiên cứu mô tả cắt ngang trên 247 bệnh nhân điều trị tại bệnh viện Bạch Mai từ tháng 1/2022 đến tháng 12/2023. Kết quả: Tuổi trung bình của nghiên cứu là 41,99, nam giới chiếm 56,3%. Triệu chứng lâm sàng chủ yếu bệnh ruột viêm là đau bụng, rối loạn phân và phân máu. Theo phân loại Montreal, Crohn chẩn đoán nhiều nhất ở lứa tuổi 17-39, thường gặp ở hồi tràng, ít gặp Crohn đường tiêu hoá trên. Viêm loét đại trực tràng chảy máu (VLĐTTCM) có vị trí tổn thương là đại tràng lan rộng chiếm tỷ lệ cao nhất. Có 81% bệnh nhân có ít nhất một yếu tố tiên lượng nặng. 30.4% bệnh nhân bệnh ruột viêm phải phẫu thuật vì biến chứng bệnh, trong đó chủ yếu là Crohn. Kết luận: Bệnh ruột viêm gồm Crohn và VLĐTTCM với nhiều biểu hiện lâm sàng đa dạng. Bệnh nhân nhập viện có các yếu tố tiên lượng bệnh nặng, còn nhiều bệnh nhân phải phẫu thuật vì biến chứng của bệnh.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,645

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1930,069

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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