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Enregistrement W2782989456 · doi:10.1136/gutjnl-2017-314918

Modern management of perianal fistulas in Crohn’s disease: future directions

2018· review· en· W2782989456 sur OpenAlexaff
Paulo Gustavo Kotze, Bo Shen, Amy L. Lightner, Takayuki Yamamoto, Antonino Spinelli, Subrata Ghosh, Remo Panaccione

Notice bibliographique

RevueGut · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCrohn's diseaseDiseaseFistulaIntensive care medicineGeneral surgeryQuality of life (healthcare)SurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perianal fistulae in patients with Crohn's disease (CD) can be associated with significant morbidity resulting in negative impact on quality of life. The last two decades have seen significant advancements in the management of perianal fistulas in CD, which has evolved into a multidisciplinary approach that includes gastroenterologists, colorectal surgeons, endoscopists and radiologists. Despite the introduction of new medical therapies such as antitumour necrosis factor and novel models of care delivery, the best fistula healing rates reported with combined medical and surgical approaches are approximately 50%. More recently, newer biologics, cell-based therapies as well as novel endoscopic and surgical techniques have been introduced raising new hopes that outcomes can be improved upon. In this review, we describe the modern management and the most recent advances in the management of complex perianal fistulising CD, which will likely impact clinical practice. We will explore optimal use of both older and newer biological agents, as well as new data on cell-based therapies. In addition, new techniques in endoscopic and surgical approaches will be discussed.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesaucune
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 enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,275 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations169
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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