Disease monitoring strategies in inflammatory bowel diseases: What do we mean by ‘tight control’?
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, there has been a critical change in treatment paradigms in inflammatory bowel diseases (IBD) triggered by the arrival of new effective treatments aiming to prevent disease progression, bowel damage and disability. The insufficiency of symptomatic disease control and the well-known discordance between symptoms and objective measures of disease activity lead to the need of reviewing conventional treatment algorithms and developing new concepts of optimal therapeutic strategy. The treat-to-target strategies, defined by the selecting therapeutic targets in inflammatory bowel disease consensus recommendation, move away from only symptomatic disease control and support targeting composite therapeutic endpoints (clinical and endoscopical remission) and timely assessment. Emerging data suggest that early therapy using a treat-to-target approach and an algorithmic therapy escalation using regular disease monitoring by clinical and biochemical markers (fecal calprotectin and C-reactive protein) leads to improved outcomes. This review aims to present the emerging strategies and supporting evidence in the current therapeutic paradigm of IBD including the concepts of "early intervention", "treat-to-target" and "tight control" strategies. We also discuss the real-word experience and applicability of these new strategies and give an overview on the future perspectives and areas in need of further research and potential improvement regarding treatment targets and ("tight") disease monitoring strategies.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| 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 ».