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Enregistrement W7116909439 · doi:10.1093/jcag/gwaf037

Diagnostic and therapeutic yields of balloon-assisted enteroscopy on different subtypes of patients with suspected small bowel bleeding

2025· article· en· W7116909439 sur OpenAlexaffabout
Brendan P. Halloran, Jimmy Yimeng Guo, Getanshu Malik, Shawn Wasilenko, Montano-Loza Aldo, Sergio Zepeda-Gómez

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal Bleeding Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Alberta HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnteroscopyTherapeutic approachObscure gastrointestinal bleedingRetrospective cohort studyGastrointestinal bleedingTherapeutic endoscopyClinical PracticeTherapeutic effect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Small bowel bleeding accounts for about 5%-8% of all cases of gastrointestinal bleeding. Suspected small bowel bleeding (SSBB) can be classified into occult, inactive overt, and overt. Most patients with SSBB will undergo balloon-assisted enteroscopy (BAE) for diagnosis and treatment. There are currently no recommendations from practice guidelines on what is the best approach and limited information about diagnostic and therapeutic yields for each subtype of SSBB. Aims and Methods: We aimed to investigate the diagnostic and therapeutic yields of BAE in the 3 subtypes of patients with SSBB by performing a retrospective analysis of all patients that underwent BAE for this diagnosis at the University of Alberta Hospital in a 5-year period. We also aimed to identify other factors that could influence diagnostic and therapeutic yields. Results: < .05), respectively. BAE performed within 72 hours of presentation and patients requiring transfusion within the past 12 months had a significantly higher diagnostic yield. Conclusions: Our data showed the clinical differences between the 3 subtypes of patients with SSBB and the usefulness of an appropriate and timely approach to maximize the diagnostic and therapeutic yields.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,209 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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