New tools and approaches for improved management of inflammatory bowel diseases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Inflammatory bowel diseases are part of a wider conglomeration of immune-mediated inflammatory diseases. New management approaches need to be developed as we understand more of the epidemiology and aetiology of inflammatory bowel diseases and medical care becomes more complex. METHODS: Selected new tools and approaches for improved management of inflammatory bowel diseases are presented, based on published evidence and clinical experience. RESULTS: Setting quality of care standards that are consistent across different inflammatory bowel disease care settings will be paramount and require collaboration between specialist and non-specialist centres. Alongside this, the value of care will need to be evaluated in terms of maximising outcomes over the entire care cycle for a patient. In moving towards a value-based approach to management, it is important to determine the progression rate of the disease by measuring cumulative bowel damage. As well as understanding the course of disease in individual patients, it is also becoming more feasible to individualise therapy and exploit drug pharmacology to achieve better and more long-term responses. Finally, it is timely to consider formal collaborations between specialists in immune-mediated inflammatory diseases to ensure more cohesive patient care. CONCLUSIONS: The potential for improved management of patients with inflammatory bowel diseases continues to increase as we look to understand when and how to intervene in the disease process and how to adopt a collaborative management approach that promotes networking and reduces heterogeneity of care across different care settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».