Innovative Care for Inflammatory Bowel Disease Patients during the COVID-19 Pandemic: Use of Bedside Intestinal Ultrasound to Optimize Management
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic caused by SARS-CoV-2 has reduced access to endoscopy and imaging. Safe alternatives, available at the bedside, are needed for accurate, non-invasive strategies to evaluate disease activity. The aim of this study is to establish the impact of clinic-based bedside intestinal ultrasound (IUS) on decision making, reduction in reliance on endoscopy and short-term healthcare utilization. Methods: We conducted a prospective observational evaluation during the COVID-19 pandemic, of the impact of a regional comprehensive care pathway to manage IBD patients consecutively recruited with acute symptoms, or suspected new diagnosis of IBD. Clinic-based access to sigmoidoscopy and bedside intestinal ultrasound were evaluated, used to direct clinical care and avoid hospitalization or hospital-based endoscopy. Results: A total of 72 patients were seen between March 15 and June 30, 2020. Of these, 57% (41/72) were female, 64% had Crohn's disease (46/72) with 14% (10/72) presenting with symptoms requiring investigation, of which 5 new cases of IBD were identified (50%). Immediate access to ultrasound and sigmoidoscopy led to meaningful changes in management in 80.5% (58/72) of patients. Active inflammation was detected by IUS alone (72.5%, 29/40) or in combination with in-clinic sigmoidoscopy (78%, 18/23) or sigmoidoscopy alone (78% 7/9). Six patients were referred to colorectal surgery for urgent surgical intervention including two patients admitted directly. Conclusion: Implementation of IUS as part of a clinical care pathway during the COVID-19 pandemic is a useful strategy to enhance care delivery and improve clinical decisions, while sparing other important acute care resources.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».