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Record W3041476479 · doi:10.71781/26366

Caractérisation étiologique de la pancréatite aiguë médicamenteuse

2019· dissertation· fr· W3041476479 on OpenAlexaboutno aff
Ann-Lorie Gagnon

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2019
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicMycobacterium research and diagnosis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

La pancréatite, qui désigne l’inflammation du pancréas, est une condition grave qui survient lorsque les enzymes pancréatiques, servant normalement à la digestion des aliments, digèrent le pancréas. Les causes les plus fréquentes sont la consommation excessive d’alcool et la migration de lithiases vésiculaires dans les voies biliaires. On reconnait également des formes moins fréquentes qui contribuent au fardeau de la maladie et la pancréatite induite par un médicament est l’une d’entre elles. En cours d’hospitalisation et lors du suivi, cette étiologie cause des difficultés aux médecins et aux pharmaciens qui doivent travailler de concert pour d’abord la diagnostiquer, mais également identifier le médicament déclencheur afin d’éviter la récurrence. Néanmoins, cette identification se voit complexifiée, dû à un manque de données probantes fiables et récentes concernant d’une part l’épidémiologie, mais aussi l’étiologie de cette condition. L’objectif principal de ce projet est d’étudier les cas de pancréatites aiguës médicamenteuses hospitalisés au Centre intégré universitaire de santé et services sociaux du Saguenay–Lac-Saint-Jean afin d'obtenir un portrait réel de cette étiologie en plus d’ajouter de nouvelles preuves à la littérature. La méthodologie repose sur la révision des dossiers médicaux des cas hospitalisés pour au moins une pancréatite médicamenteuse dans les six hôpitaux du Saguenay–Lac-Saint-Jean entre 2006 et 2014. Les données recueillies et leurs analyses ont permis de documenter les médicaments ayant causé une pancréatite aiguë médicamenteuse au Saguenay–Lac-Saint-Jean en plus de participer à l’avancement des connaissances actuelles par l’identification de médicaments non associés à la pancréatite aiguë jusqu’à maintenant.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Direct model labels (unvalidated)

Per-model category and study-design labels from the labeling rounds. They are machine output, unvalidated, and the disagreement between models ships as data. No study design here is MEDLINE-validated yet.

Model armCategoriesStudy designConfidence
gemmano category
Domain: not available · Genre: Empirical
About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no
Observationallow
gptno category
Domain: not available · Genre: Empirical
About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no
Observationallow
models agreeAgreement compares identical category sets and study designs across arms.

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.024
Threshold uncertainty score0.048

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.033
GPT teacher head0.377
Teacher spread0.344 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Labeled directly by 2 models reading the full record.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

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