Bibliographic record
Abstract
Objectif Présenter un guide pratique pour aider les médecins de famille à reconnaître, diagnostiquer et prendre en charge les patients souffrant de troubles veineux pelviens (TVP) qui passent souvent inaperçus comme causes de la douleur pelvienne chronique et des varices. Sources de l’information Cette révision se fonde sur les lignes directrices de l’American Venous Forum, de la Society for Vascular Surgery, de l’American Vein and Lymphatic Society, de la Society of Interventional Radiology et de l’European Society for Vascular Surgery. Message principal Les TVP sont des causes courantes, quoiqu’ils soient fréquemment mal diagnostiqués, de la douleur pelvienne chronique et des varices, surtout chez les patientes. Ces problèmes sont causés par un reflux ou une obstruction dans les veines, qui peuvent entraîner des varices et une hypertension veineuse dans la veine iliaque rénale, le pelvis, le périnée et les extrémités inférieures. Les médecins de famille devraient reconnaître les signes cliniques des TVP et utiliser l’imagerie appropriée pour confirmer le diagnostic. Les traitements interventionnels, comme l’embolisation et les endoprothèses, sont efficaces pour prendre en charge les symptômes et améliorer les résultats chez les patients. Conclusion La reconnaissance précoce des patients souffrant de TVP par les médecins de famille est essentielle pour un traitement opportun et efficace. En utilisant les outils diagnostiques appropriés et en demandant rapidement une consultation, les médecins peuvent améliorer considérablement la qualité de vie des patients.
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 | 0.003 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.012 |
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".