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Enregistrement W2251103812 · doi:10.1016/j.cgh.2015.06.001

Defining Disease Severity in Inflammatory Bowel Diseases: Current and Future Directions

2015· review· en· W2251103812 sur OpenAlexaff
Laurent Peyrin‐Biroulet, Julián Panés, William J. Sandborn, Séverine Vermeire, Silvio Danese, Brian G. Feagan, Jean‐Frédéric Colombel, Stephen B. Hanauer, Beth K. Rycroft

Notice bibliographique

RevueClinical Gastroenterology and Hepatology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiseaseUlcerative colitisInflammatory bowel diseaseSeverity of illnessQuality of life (healthcare)Internal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although most treatment algorithms in inflammatory bowel disease (IBD) begin with classifying patients according to disease severity, no formal validated or consensus definitions of mild, moderate, or severe IBD currently exist. There are 3 main domains relevant to the evaluation of disease severity in IBD: impact of the disease on the patient, disease burden, and disease course. These measures are not mutually exclusive and the correlations and interactions between them are not necessarily proportionate. A comprehensive literature search was performed regarding current definitions of disease severity in both Crohn's disease and ulcerative colitis, and the ability to categorize disease severity in a particular patient. Although numerous assessment tools for symptoms, quality of life, patient-reported outcomes, fatigue, endoscopy, cross-sectional imaging, and histology (in ulcerative colitis) were identified, few have validated thresholds for categorizing disease activity or severity. Moving forward, we propose a preliminary set of criteria that could be used to classify IBD disease severity. These are grouped by the 3 domains of disease severity: impact of the disease on the patient (clinical symptoms, quality of life, fatigue, and disability); measurable inflammatory burden (C-reactive protein, mucosal lesions, upper gastrointestinal involvement, and disease extent), and disease course (including structural damage, history/extension of intestinal resection, perianal disease, number of flares, and extraintestinal manifestations). We further suggest that a disease severity classification should be developed and validated by an international group to develop a pragmatic means of identifying patients with severe disease. This is increasingly important to guide current therapeutic strategies for IBD and to develop treatment algorithms for clinical practice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations446
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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