Medical management of mild to moderate Crohn’s disease: evidence‐based treatment algorithms for induction and maintenance of remission
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with Crohn's disease alternate between periods of active, symptomatic disease and periods of remission. The treatment goal for Crohn's disease is to induce and then maintain remission of symptoms. AIM: To review evidence from randomized, controlled, clinical trials on medical therapies for inducing and maintaining remission in patients with mild-to-moderate Crohn's disease, and to suggest the best evidence-based approaches for induction and maintenance therapies. METHODS: PubMed search using the following terms: sulfasalazine or salicylazosulfapyridine or aminosalicylate or aminosalicylic acid or mesalamine or mesalazine or corticosteroid or prednisone or prednisolone or methylprednisolone or budesonide or antibiotic or metronidazole or ciprofloxacin or immunosuppressive or azathioprine or mercaptopurine or thiopurine or methotrexate and Crohn's disease. RESULTS: Randomized, controlled trials demonstrated that sulfasalazine, budesonide, and conventional corticosteroids are effective for inducing remission of mild-to-moderate Crohn's disease when administered for a period of 8-16 weeks. An ideal maintenance therapy does not currently exist. CONCLUSIONS: Selection of maintenance therapy is based on a combination of evidence from controlled trials and patient features including disease severity and location, co-morbidities, previous response to treatment, and previous surgical resection. The options for maintenance therapy include therapy cessation and patient observation following successful induction, budesonide, or immunosuppressive therapy.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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