La prise en charge médicale du reflux gastro-œsophagien chez les nourrissons en santé
Bibliographic record
Abstract
Abstract Les symptômes cliniques attribués au reflux gastro-œsophagien pathologique chez les nourrissons nés à terme et en santé sont non spécifiques et rappellent des comportements adaptés à l’âge. Le présent point de pratique analyse les données probantes sur la prise en charge médicale recommandée de cette affection courante. Les recommandations à jour en vue de la prise en charge de ce type de reflux comprennent les modifications à l’alimentation, telles que l’épaississement des aliments ou l’évitement des protéines du lait de vache. Les données probantes à l’égard d’une prise en charge pharmacologique, y compris les traitements antiacides ou les agents procinétiques, sont limitées et démontrent que leurs risques sont souvent supérieurs à leurs éventuels avantages en raison des importantes préoccupations liées à l’innocuité et aux effets secondaires. Les traitements antiacides ne doivent pas être utilisés systématiquement chez les nourrissons présentant un reflux gastro-œsophagien pathologique. Ils sont plus susceptibles d’être utiles pour soigner des symptômes évocateurs d’une œsophagite érosive. Les données probantes sur la prise en charge des symptômes attribués à ce type de reflux chez les nourrissons de moins d’un an qui sont nés à terme et sont autrement en santé sont exposées, et la surprescription de médicaments est déconseillée dans cette population. Les conseils préventifs sur la résolution naturelle des symptômes de reflux sont recommandés.
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
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".