Biologics Are Effective in the Management of Inflammatory Bowel Disease Following Liver Transplantation in Combination With Antirejection Therapy
Notice bibliographique
Résumé
To the Editors: Approximately 80% of patients with primary sclerosing cholangitis (PSC) have underlying inflammatory bowel disease (IBD), and 2% to 8% of patients with IBD have PSC. A recent meta-analysis of 64 studies reported a pooled PSC prevalence of 2.47% in ulcerative colitis (UC) and 0.96% in Crohn’s disease (CD).1 Information on the post–liver transplantation (LT) disease course of IBD is uncertain and is limited to retrospective studies. In the recent meta-analysis by Safarpour et al,2 the authors examined the disease course of IBD following LT and reported worsening of IBD in a quarter of patients following LT. While biologics play an important role in the management of IBD, their efficacy and safety in a post-LT setting is unclear, given the increased risk of serious infections with the combination of biologics and antirejection therapy. In our previous case series and literature review, combination biologics and antirejection therapy were associated with similar rate of infections compared to non-IBD LT patients.3 Herein, we present the updated follow-up and efficacy of biologics in IBD following LT.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».