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Enregistrement W2913890298 · doi:10.14309/00000434-201710001-00613

Appropriateness of De-Escalation of Medical Therapy in Crohnʼs Disease Patients Who Are in Deep Remission: A RAND Panel Approach

2017· article· en· W2913890298 sur OpenAlexaff
Miles Sparrow, Gil Melmed, Shane Devlin, Patricia Kozuch, Laura E. Raffals, Edward V. Loftus, David T. Rubin, Brennan Spiegel, Leonard Baidoo, Brian Bressler, Adam S. Cheifetz, Peter M. Irving, Jennifer Jones, Gilaad G. Kaplan, Fernando Velayos, Corey A. Siegel

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensDalhousie UniversitySt. Thomas HospitalUniversity of British ColumbiaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCombination therapyDelphi methodDiseaseInternal medicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Deep remission is a treatment goal for patients with Crohn's disease (CD) and marks a point at which de-escalation of medical therapy may be considered. There are limited data on how best to implement this approach. We aimed to provide guidance for clinicians on the appropriateness of de-escalating immunomodulator (IM) or anti-tumor necrosis factor (TNF) therapy in patients with CD who are in deep remission. Methods: A comprehensive literature review was presented to a panel of 12 international IBD experts. Appropriateness of de-escalation in patients in deep remission for at least 6 months was considered in 240 scenarios in 5 chapters: patients on combination therapy stopping anti-TNF therapy; on combination therapy stopping IM therapy; on combination therapy reducing IM to half the usual dose; stopping anti-TNF monotherapy; and stopping IM monotherapy. Using the RAND/UCLA modified Delphi method, panel members rated appropriateness of de-escalation in each scenario on a 1-9 scale (1-3 inappropriate, 4-6 uncertain, 7-9 appropriate) via a web-based survey, then met to discuss the topic and re-rated the scenarios. Disagreement was assessed using a validated index; scenarios with disagreement were rated as uncertain. Results: De-escalation was rated appropriate in only 32/240 scenarios (13.3%), including 19 scenarios of elderly patients on combination therapy stopping or dose-reducing IM therapy. De-escalation was rated inappropriate in 59/240 scenarios (24.6%), including 22 scenarios of patients on monotherapy and 35 scenarios of patients on combination therapy stopping anti-TNF therapy. More than 60% of scenarios (149/240) were rated uncertain, including 42 scenarios of patients with complicated CD on combination therapy stopping or dose-reducing IM. Disagreement was noted in one scenario: appropriateness of stopping thiopurine monotherapy in young males with uncomplicated CD. Selected examples are shown in Table. 1Table: Table. Appropriateness of de-escalating medical therapy in patients with CD (selected results)Conclusion: In patients with complicated CD, stopping any drug was considered appropriate in only a few scenarios. Stopping anti-TNF or IM in patients with uncomplicated CD on combination therapy was most often considered appropriate in elderly patients. Stopping monotherapy was not considered appropriate in any scenario. However, >60% of scenarios were rated uncertain based on current evidence. Additional data are required to better inform clinicians when and how to de-escalate medical therapy in patients with CD in deep remission.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,211
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,210
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2110,210
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,005
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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