Treatment Targets in Ulcerative Colitis: Is It Time for All In, including Histology?
Notice bibliographique
Résumé
The main therapeutic goal of ulcerative colitis (UC) is to induce and maintain remission to prevent long-term disease progression. Treat-to-target strategies, first introduced by the STRIDE consensus and updated in 2021, have shifted focus from symptomatic control toward more stringent objective endpoints. Today, patient monitoring should be based on a combination of biomarkers and clinical scores, while patient-reported outcomes could be used as short-term targets in monitoring disease activity and therapeutic response. In addition, endoscopic healing was the preferred long-term goal in UC. A Mayo endoscopic score (MES) ≤ 1 can be recommended as a minimum target. However, recent evidence suggests that more stringent endoscopic goals (MES of 0) are associated with superior outcomes. Recently, emerging data support that histological remission (HR) is a superior prognostic factor to endoscopic healing in predicting long-term remission. Despite not yet being recommended as a target, HR may become an important potential therapeutic goal in UC. However, it remains questionable if histological healing should be used as a routine assessment in addition to clinical, biomarker, and endoscopic targets in all patients. Therefore, in this review, our aim was to discuss the current evidence for the different treatment targets and their value in everyday clinical practice.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».