Irritable bowel syndrome diagnosis and management: A simplified algorithm for clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effective management of irritable bowel syndrome (IBS), a common functional gastrointestinal disorder, can be challenging for physicians because of the lack of simple diagnostic tests and the wide variety of treatment approaches available. OBJECTIVE: The objective of this article is to outline a simple algorithm for day-to-day clinical practice to help physicians navigate key stages to reaching a positive IBS diagnosis and guidance on how to prioritise the use of specific management strategies. METHODS: This algorithm was based on the opinion of an expert panel evaluating current evidence. RESULTS: The key principles forming the foundation of this evidence-supported algorithm are: confidently naming and explaining an IBS diagnosis for the patient, followed by assessment of key patient characteristics likely to influence the choice of therapy, such as predominant symptoms, and exploring the patient agenda and preferences. Consultation should always include education and reassurance with an explanatory model of IBS tailored to the patient. Individualised lifestyle changes, dietary modifications, pharmacological therapies, psychological strategies or a combination of interventions may be used to optimise treatment for each patient. CONCLUSION: The simple visual tools developed here navigate the key stages to reaching a positive diagnosis of IBS, and provide a stepwise approach to patient-centred management targeted towards the most bothersome symptoms. Establishing a strong patient-physician relationship is central to all stages of the patient journey from diagnosis to effective management.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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 ».