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Enregistrement W2413413511 · doi:10.2174/1389450117666160607075557

Evolving Treatment Algorithms in Crohn's Disease

2016· review· en· W2413413511 sur OpenAlex
Andrew Wisniewski, Silvio Danese, Laurent Peyrin‐Biroulet

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCurrent Drug Targets · 2016
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensHôpital Charles-Le MoyneUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrohn's diseaseDiseaseMedicineIntensive care medicineInflammatory bowel diseaseTherapeutic approachNatural historyFistulaQuality of life (healthcare)AlgorithmSurgeryInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Crohn's disease (CD) is a chronic, disabling and destructive condition. Half of patients will develop some bowel damage (stricture, fistula and/or abscess). Current therapeutic strategies failed to alter its natural history. OBJECTIVE: We explore in a review article the evolution of CD treatment over a quarter of a century from a linear sequence of treatment intensification to a complex algorithm focused on individualized patient care by looking beyond symptoms. Specifically we focus on evolving concepts in assessing disease severity, selecting rigorous treatment end-targets, initiating an effective therapeutic therapy, and managing secondary loss of response. RESULTS: A tight monitoring of objective signs of inflammation and a treat-to-target approach are probably the only way to change patients' life and disease course. We now seek to optimize our therapeutic tools according to patient profile, disease phenotype and the unique pharmacodynamics that ensues. CONCLUSION: Standardizing the clinical practice of gastroenteroogists with the most current treatment algorithm may minimize disease related complications while favouring patient's quality of life.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,300 · 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