Managing the pediatric patient with celiac disease: a multidisciplinary approach
Notice bibliographique
Résumé
Celiac disease (CD) is an autoimmune reaction to gluten, leading to intestinal inflammation, villous atrophy, and malabsorption. It is the most common autoimmune gastrointestinal disorder, with an increasing prevalence. A life-long gluten-free diet (GFD) is an effective treatment to alleviate symptoms, normalize autoantibodies, and heal the intestinal mucosa in patients with CD. Poorly controlled CD poses a significant concern for ongoing malabsorption, growth restriction, and the long-term concern of intestinal lymphoma. Achieving GFD compliance and long-term disease control poses a challenge, with adolescents at particular risk for high rates of noncompliance. Attention has turned toward innovative management strategies to improve adherence and achieve better disease control. One such strategy is the development of multidisciplinary clinic approach, and CD is a complex life-long disease state that would benefit from a multifaceted team approach as recognized by multiple national and international bodies, including the National Institutes of Health. Utilizing the combined efforts of the pediatric gastroenterologist, registered dietitian, registered nurse, and primary care provider (general practitioner or general pediatrician) in a CD multidisciplinary clinic model will be of benefit for patients and families in optimizing diagnosis, provision of GFD teaching, and long-term adherence to a GFD. This paper discusses the benefits and proposed structure for multidisciplinary care in improving management of CD.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».