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Enregistrement W4407696899 · doi:10.1111/apt.70024

Comparison Between Dynamic Models for Predicting Response to Corticosteroids in Alcohol‐Associated Hepatitis: A Global Cohort Study

2025· article· en· W4407696899 sur OpenAlexaff
Francisco Idalsoaga, Luis Antonio Díaz, Leonardo Guizzetti, Winston Dunn, Heer H. Mehta, Jorge Arnold, Gustavo Ayares, Rokhsana Mortuza, Gurpreet Mahli, Alvi H. Islam, Shiv Kumar Sarin, Rakhi Maiwall, Wei Zhang, Steve Qian, Douglas A. Simonetto, Ashwani K. Singal, Mohamed A. Elfeki, Carolina Ramírez, Joaquín Cabezas, Meritxell Ventura‐Cots, Fátima Higuera‐de‐la‐Tijera, Juan G. Abraldeṣ, Mustafa Al‐Karaghouli, Prasun K. Jalal, Mohamad Ali Ibrahim, Guadalupe García‐Tsao, Daniela Goyes, Ľubomír Skladaný, Daniel Ján Havaj, Karolina Sulejova, Světlana Adamcová Selčanová, Diego Rincón, Vijay H. Shah, Patrick S. Kamath, Marco Arrese, Ramón Bataller, Juan Pablo Arab

Notice bibliographique

RevueAlimentary Pharmacology & Therapeutics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of AlbertaLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesFondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico
Mots-clésMedicineCohortCorticosteroidCohort studyInternal medicineAlcoholic hepatitisHepatitisNeutrophil to lymphocyte ratioLymphocyteBilirubinImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several dynamic models predict mortality and corticosteroid response in alcohol-associated hepatitis (AH), yet no consensus exists on the most effective model. This study aimed to assess predictive models for corticosteroid response and short-term mortality in severe AH within a global cohort. We conducted a multi-national study of patients with severe AH treated with corticosteroids for at least 7 days, enrolled between 2009 and 2019. Dynamic models-Lille-4, Lille-7, trajectory of serum bilirubin (TSB), and neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR)-were used to estimate 30- and 90-day mortality. Lille-7 demonstrated the highest accuracy for both 30- and 90-day mortality.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,372 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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