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Enregistrement W4404353201 · doi:10.1097/hc9.0000000000000590

Management of primary sclerosing cholangitis: Current state-of-the-art

2024· review· en· W4404353201 sur OpenAlexaff
Guilherme Grossi Lopes Cançado, Gideon M. Hirschfield

Notice bibliographique

RevueHepatology Communications · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Diseases and Immunity
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary sclerosing cholangitisMedicineDiseaseInflammatory bowel diseaseIntensive care medicineLiver transplantationPsychological interventionIntervention (counseling)Liver diseaseClinical trialTransplantationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Primary sclerosing cholangitis is a chronic liver disease characterized by progressive inflammation and fibrosis of medium-large bile ducts, most commonly in association with inflammatory bowel disease. Most patients have a progressive disease course, alongside a heightened risk of hepatobiliary and colorectal cancer. Medical therapies are lacking, and this, in part, reflects a poor grasp of disease biology. As a result, current management is largely supportive, with liver transplantation an effective life-prolonging intervention when needed, but not one that cures disease. Emerging therapies targeting disease progression, as well as symptoms such as pruritus, continue to be explored. The trial design is increasingly cognizant of the application of thoughtful inclusion criteria, as well as better endpoints aimed at using surrogates of disease that can identify treatment benefits early. This is hoped to facilitate much-needed advances toward developing safe and effective interventions for patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,563

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,132
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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