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Enregistrement W4407866440 · doi:10.1136/flgastro-2024-102971

Small bowel imaging in Crohn’s disease with a special focus on obesity, pregnancy and postsurgical assessment

2025· article· en· W4407866440 sur OpenAlexaff
Patricia Kaazan, Aline Charabaty, Jane M. Andrews, Ramon Pathi, Leonie K. Heilbronn, Jonathan Segal, Gianluca Pellino, Kerri L. Novak, Christopher K. Rayner, Christen Barras

Notice bibliographique

RevueFrontline Gastroenterology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePregnancyCrohn's diseaseFocus (optics)ObesityDiseaseInflammatory bowel diseaseIntensive care medicineRadiologyObstetricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crohn’s disease (CD) is an immune-mediated, multisystem inflammatory disorder characterised by discontinuous transmural, sometimes granulomatous, inflammation of the gastrointestinal tract. Although it can occur anywhere in the gastrointestinal tract, it has a 70% predilection for the terminal ileum. Ileocolonoscopy with biopsy remains the gold standard for initial diagnosis and assessment of CD activity but has several limitations, including invasiveness, risk of complications and cost. With a shifting focus towards treatment targets including transmural healing, non-invasive imaging modalities are being used increasingly to assess the small bowel, particularly the terminal ileum. CT enterography, magnetic resonance enterography and gastrointestinal ultrasound are widely used for small bowel imaging in clinical practice and have relatively good sensitivity and specificity. Obesity is a growing problem for patients with CD and is associated with limitations in medical imaging. Equally, cross-sectional imaging in pregnant and postsurgical patients with CD has its own challenges. In this article, we review small bowel imaging in CD with a special focus on obesity, pregnancy and postsurgical assessment.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,858

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,224 · 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'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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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