Iron deficiency anemia in patients with inflammatory bowel disease
Notice bibliographique
Résumé
Iron deficiency anemia is the most common form of anemia worldwide, caused by poor iron intake, chronic blood loss, or impaired absorption. Patients with inflammatory bowel disease (IBD) are increasingly likely to have iron deficiency anemia, with an estimated prevalence of 36%-76%. Detection of iron deficiency is problematic as outward signs and symptoms are not always present. Iron deficiency can have a significant impact on a patient's quality of life, necessitating prompt management and treatment. Effective treatment includes identifying and treating the underlying cause and initiating iron replacement therapy with either oral or intravenous iron. Numerous formulations for oral iron are available, with ferrous fumarate, sulfate, and gluconate being the most commonly prescribed. Available intravenous formulations include iron dextran, iron sucrose, ferric gluconate, and ferumoxytol. Low-molecular weight iron dextran and iron sucrose have been shown to be safe, efficacious, and effective in a host of gastrointestinal disorders. Ferumoxytol is the newest US Food and Drug Administration-approved intravenous iron therapy, indicated for iron deficiency anemia in adults with chronic kidney disease. Ferumoxytol is also being investigated in Phase 3 studies for the treatment of iron deficiency anemia in patients without chronic kidney disease, including subgroups with IBD. A review of the efficacy and safety of iron replacement in IBD, therapeutic considerations, and recommendations for the practicing gastroenterologist are presented.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».