Evidence-Informed Expert Recommendations for the Management of Celiac Disease in Children
Notice bibliographique
Résumé
Although the need for effective long-term follow-up for patients with celiac disease (CD) has been recognized by many expert groups, published practice guidelines have not provided a clear approach for the optimal management of these patients. In an attempt to provide a thoughtful and practical approach for managing these patients, a group of experts in pediatric CD performed a critical review of the available literature in 6 categories associated with CD to develop a set of best practices by using evidence-based data and expert opinion. The 6 categories included the following: bone health, hematologic issues, endocrine problems, liver disease, nutritional issues, and testing. Evidence was assessed by using standardized criteria for evaluating the quality of the data, grade of evidence, and strength of conclusions. Over 600 publications were reviewed, and 172 were chosen for inclusion. The thorough review of the results demonstrated that the quality of the data available was often insufficient to provide unequivocal best practices. However, using the available data and the clinical experience of the panel, a practical framework for the management of children with CD was created. These recommendations were developed by our expert panel and do not necessarily reflect the policy of the American Academy of Pediatrics. The potential usefulness of these best practices is underscored by the fact that consensus, measured by the outcome of anonymous voting, was reached by the panel for 24 of the 25 questions. We hope that these best practices may be useful to the pediatric gastroenterology and larger general pediatric communities.
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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) | 0,000 | 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 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 ».