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Enregistrement W3217234447 · doi:10.3390/jcm10235551

Treatment Targets in Ulcerative Colitis: Is It Time for All In, including Histology?

2021· review· en· W3217234447 sur OpenAlexaff
Panu Wetwittayakhlang, Livia Lontai, Lóránt Gönczi, Petra A. Golovics, Gustavo Drügg Hahn, Talat Bessissow, Péter L. Lakatos

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUlcerative colitisBiomarkerDiseaseIntensive care medicineInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil0,915

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,334 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations30
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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