Predicting Outcomes to Optimize Disease Management in Inflammatory Bowel Diseases
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Efforts to slow or prevent the progressive course of inflammatory bowel diseases [IBD] include early and intensive monitoring and treatment of patients at higher risk for complications. It is therefore essential to identify high-risk patients - both at diagnosis and throughout disease course. METHODS: As a part of an IBD Ahead initiative, we conducted a comprehensive literature review to identify predictors of long-term IBD prognosis and generate draft expert summary statements. Statements were refined at national meetings of IBD experts in 32 countries and were finalized at an international meeting in November 2014. RESULTS: Patients with Crohn's disease presenting at a young age or with extensive anatomical involvement, deep ulcerations, ileal/ileocolonic involvement, perianal and/or severe rectal disease or penetrating/stenosing behaviour should be regarded as high risk for complications. Patients with ulcerative colitis presenting at young age, with extensive colitis and frequent flare-ups needing steroids or hospitalization present increased risk for colectomy or future hospitalization. Smoking status, concurrent primary sclerosing cholangitis and concurrent infections may impact the course of disease. Current genetic and serological markers lack accuracy for clinical use. CONCLUSIONS: Simple demographic and clinical features can guide the clinician in identifying patients at higher risk for disease complications at diagnosis and throughout disease course. However, many of these risk factors have been identified retrospectively and lack validation. Appropriately powered prospective studies are required to inform algorithms that can truly predict the risk for disease progression in the individual patient.
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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 découle