A global consensus on the classification, diagnosis and multidisciplinary treatment of perianal fistulising Crohn's disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a consensus on the classification, diagnosis and multidisciplinary treatment of perianal fistulising Crohn's disease (pCD), based on best available evidence. METHODS: Based on a systematic literature review, statements were formed, discussed and approved in multiple rounds by the 20 working group participants. Consensus was defined as at least 80% agreement among voters. Evidence was assessed using the modified GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation) criteria. RESULTS: Highest diagnostic accuracy can only be established if a combination of modalities is used. Drainage of sepsis is always first line therapy before initiating immunosuppressive treatment. Mucosal healing is the goal in the presence of proctitis. Whereas antibiotics and thiopurines have a role as adjunctive treatments in pCD, anti-tumour necrosis factor (anti-TNF) is the current gold standard. The efficacy of infliximab is best documented although adalimumab and certolizumab pegol are moderately effective. Oral tacrolimus could be used in patients failing anti-TNF therapy. Definite surgical repair is only of consideration in the absence of luminal inflammation. CONCLUSIONS: Based on a multidisciplinary approach, items relevant for fistula management were identified and algorithms on diagnosis and treatment of pCD were developed.
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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 | 0,087 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».