Future directions in inflammatory bowel disease management
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Clinical management of inflammatory bowel diseases (IBD), new treatment modalities and the potential impact of personalised medicine remain topics of intense interest as our understanding of the pathophysiology of IBD expands. METHODS: Potential future strategies for IBD management are discussed, based on recent preclinical and clinical research. RESULTS: A top-down approach to medical therapy is increasingly being adopted for patients with risk factors for severe inflammation or an unfavourable disease course in an attempt to halt the inflammatory process as early as possible, prevent complications and induce mucosal healing. In the future, biological therapies for IBD are likely to be used more selectively based on personalised benefit/risk assessment, determined through reliable biomarkers and tissue signatures, and will probably be optimised throughout the course of treatment. Biologics with different mechanisms of action will be available; when one drug fails, patients will be able to switch to another and even combination biologics may become a reality. The role of biotherapeutic products that are similar to currently licensed biologics in terms of quality, safety and efficacy - i.e. biosimilars - is at an early stage and requires further experience. Other therapeutic strategies may involve manipulation of the microbiome using antibiotics, probiotics, prebiotics, diet and combinations of all these approaches. Faecal microbiota transplantation is also a potential option in IBD although controlled data are lacking. CONCLUSIONS: The future of classifying, prognosticating and managing IBD involves an outcomes-based approach to identify biomarkers reflecting various biological processes that can be matched with clinically important endpoints.
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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) | 0,001 | 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 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 ».