Notice bibliographique
Résumé
In assessing the best evidence for optimizing management of inflammatory bowel disease (IBD), the focus is typically on anti-inflammatory agents and therapies that modulate the immune system. The intestinal immune response remains the key focus of developing therapies as well. In the past decade, the concept of dysbiosis of the gut microbiome has emerged as a potential pathogenetic focus in IBD, and with this a burgeoning interest in manipulating the microbiome as a means of controlling the disease has emerged. In this review, anti-inflammatory, immune-modulating, and microbiome-modulating therapies will be covered in terms of what is known today, as well as treatments that may be part of the therapeutic armamentarium in the near future. Concurrent with the evolution of our understanding of the basic biology of IBD, there is an increasing appreciation for the disconnect between patients' symptoms and inflammatory disease. As clinical trials have simultaneously addressed both symptom scores and mucosal healing, investigators and clinicians have gained a greater appreciation for the fact that many symptoms may not be driven by active inflammation, and hence focusing only on immunomodulatory therapies would not serve patients' needs fully. Furthermore, there is an emerging recognition of the importance of stress and psychological health in symptom experience and treatment needs. In this review, approaches to managing patients' symptoms as well as other adjunctive approaches to improving well-being will also be discussed. Finally, throughout this review, important research questions regarding different aspects of treatment will be proposed.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».