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Enregistrement W2969910159 · doi:10.15403/jgld.2014.1121.274.ocm

Optimizing Patient Management in Crohn’s Disease in a Tertiary Referral Center: the Impact of Fast-Track MRI on Patient Management and Outcomes

2018· article· en· W2969910159 sur OpenAlexaff
Ákos Iliás, Barbara D. Lovász, Lóránt Gönczi, Zsuzsanna Kürti, Zsuzsanna Végh, Liza Dalma Sümegi, Petra A. Golovics, Gábor Rudas, Péter L. Lakatos

Notice bibliographique

RevueJournal of Gastrointestinal and Liver Diseases · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCrohn's diseaseFast trackReferralDisease managementTertiary careCenter (category theory)DiseaseMagnetic resonance imagingTertiary referral centrePatient referralIntensive care medicinePhysical therapyRadiologyFamily medicineSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIMS: Rapid optimization of treatment algorithms and disease outcomes requires an objective measurement of disease activity in patients with Crohn's disease (CD). Our aim was to evaluate the impact of rapid-access to magnetic resonance imaging (MRI) on treatment optimization, clinical decision-making and outcomes for CD patients in a specialized tertiary care for inflammatory bowel disease (IBD) patients. METHODS: A cohort of 75 referral CD patients (median age: 34, IQR: 25-43 years) who had underwent 90 fast-track MR enterography (MRE) scans between January 2014 and June 2016 were retrospectively enrolled. The MRI results were compared to clinical activity scores and biomarkers (C-reactive protein). The immediate impact of fast-track MRI on clinical decision-making, including changes in medical therapy, the need of hospitalization and surgery were evaluated. RESULTS: The location of CD was ileo-colonic in 61% of the patients with perianal fistulas in 56% and previous surgeries in 55%. The indication for fast-track MRI scans was active disease (clinical or biomarker activity) in 55.6%. The radiological activity (including mild radiological signs to severe lesions) was detected in 94% of cases. Significant/severe MRI activity was depicted in 68% of these patients. Correlation between MRI radiological activity and clinical disease activity or colonoscopy was moderate (kappa: 0.609 and 0.652). A change in therapeutic strategy was made in 94.1% of cases with severe MRI radiological activity vs. 50% of patients without severe MRI radiological activity (p=0.001). Significant/severe MRI activity was followed by higher surgery rates among patients with clinical disease activity (50% vs. 12.5%; p=0.013). MRI performed on patients with clinical and biomarker remission identified disease activity in a significantly smaller proportion. CONCLUSIONS: Fast-track MRI had a great impact on patient management in CD patients with clinical or biomarker activity, leading to better patient stratification and faster optimization of the therapy (medical or surgical), while MRI revealed previously undiagnosed disease activity only in a small proportion of patients in clinical 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,235 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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