MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7116632029 · doi:10.31435/ijitss.3(47).2025.4062

THE BEZOARS: CLASSIFICATION, DIAGNOSIS, TREATMENT AND CLINICAL CASES - REVIEW

2025· article· en· W7116632029 sur OpenAlexaff
Magdalena Maria Jakubowska, Weronika Wawrzynów, Aleksandra Dorosz, Błażej Kaczmarek, Adrian Kruk, Dominika Walczak

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Innovative Technologies in Social Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntestinal and Peritoneal Adhesions
Établissements canadiensHealth Care Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrinary systemGastrointestinal tractMedical literatureClinical PracticeSepsisDigestive tractAlimentary tract

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Bezoars are foreign bodies found mainly in the gastrointestinal tract (but not exclusively) giving non-specific and sparse symptoms, which can contribute to serious complications such as chronic mucositis, intestinal obstruction, peritonitis, sepsis and in some cases can even lead to death. A distinction can be made between trichobezoars, phytobezoars, lactobezoars, pharmacobezoars and urinary tract bezoars. Endoscopic examination plays a major role in diagnosis.[1] Objective: The aim of this review is to provide information on the origin, classification, diagnosis and treatment of bezoars and to present several clinical cases involving different types of bezoars. Methods and materials: For the literature review, a Pubmed database and Polish websites of renowned medical journals were used, using keywords such as: bezoar, trichobezoar, phytobezoar, lactobezoar, pharmacobezoar.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,522
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,392 · 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

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Innovative Technologies in Social ScienceMême sujetIntestinal and Peritoneal AdhesionsTravaux en français237 207