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Enregistrement W3134908757 · doi:10.1093/jcag/gwab002.099

A101 OPTIMIZING MATERNAL AND NEONATAL OUTCOMES IN IBD: TIGHT CONTROL MANAGEMENT OF IBD DURING PREGNANCY – PILOT STUDY

2021· article· en· W3134908757 sur OpenAlexaff
Rohit Jogendran, Katie O’Connor, Anita Jeyakumar, Vivian Huang

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and Medication Impact
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePregnancyUlcerative colitisInflammatory bowel diseaseObstetricsDiseasePhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Managing inflammatory bowel disease (IBD) during pregnancy is challenging as pregnancy-related symptoms may overlap with symptoms of active IBD. Fecal calprotectin (FCP) is an optimal non-invasive measure of assessing disease activity during pregnancy. However, regular FCP during pregnancy may be impractical due to collection techniques. Rather, a home point-of care rapid lateral assay FCP test such as IBDoc® and a self-reported clinical disease activity program (IBD Dashboard) may be beneficial in routine monitoring of IBD activity during pregnancy. Aims To assess whether tight control of objective IBD disease activity using a point-of-care FCP (IBDoc®) monitoring is concordant with self-reported clinical symptoms (IBD Dashboard) in pregnant women with IBD. Methods Pregnant patients, aged ≥18 years, with IBD (Crohn’s Disease (CD) or Ulcerative colitis (UC)), in the 1st trimester (<13 weeks) with a singleton pregnancy were identified and enrolled. Patients were required to have access to a smartphone and internet to use the IBDoc® and IBD Dashboard. Patients completed a IBDoc® FCP and IBD Dashboard assessment at three study time points, 1) screening/baseline in 1st trimester, 2) 2nd trimester (14 to 18 weeks), and 3) 3rd trimester (28 to 32 weeks). Clinical disease activity was assessed by the modified HBI (Harvey Bradshaw Index) for CD and partial Mayo Index (pMayo) for UC. Elevated FCP (≥250 µg/g), mHBI ≥5 or pMayo ≥2 triggered an intervention to investigate or optimize therapy if required. A 5-point Likert scale questionnaire assessed patient satisfaction and feasibility of the IBDoc® and IBD Dashboard. Median values with interquartile ranges (IQR) were calculated for all continuous variables using SPSS. Results 29 patients (17 CD, 12 UC) were included. Median mHBI and pMayo were 2.0 (IQR 2.0) and 0.5 (IQR 1.25) respectively. A total of 17.6% (3/17) of CD patients, and 25.0% (3/12) of UC patients had active clinical disease. Median IBDoc® FCP was 73 µg/g (IQR 343) in the CD group and 267 µg/g (IQR 677) in the UC group. At baseline, disease activity was categorized into four groups: 1) clinical remission (CR) and normal FCP (n=16, no treatment Δ, 100% stayed in CR); 2) clinical disease and elevated FCP (n=5, treatment Δ in all five patients, 80% stayed in CR, 20% had a clinical flare); 3) clinical remission and elevated FCP (n=5, treatment Δ in three patients, 100% stayed in CR); 4) clinical disease and normal FCP (n=1, no treatment Δ, 100% stayed in CR). Median IBDoc® and IBD Dashboard feasibility scores were 5.0 (IQR 1.0). Conclusions A combination of both clinical scores and objective disease markers may better predict disease relapse compared to either clinical scores or objective markers in isolation. A home point-of-care FCP test is feasible among pregnant patients with IBD. Funding Agencies None

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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