Optimizing maternal and neonatal outcomes through tight control management of inflammatory bowel disease during pregnancy: a pilot feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
A home point-of care FCP test (IBDoc) and a self-reported clinical disease activity program (IBD Dashboard) may improve routine monitoring of IBD activity during pregnancy. We aimed to evaluate the feasibility of tight control management using remote monitoring in pregnant patients with IBD. Pregnant patients (< 20 weeks) with IBD were prospectively enrolled from Mount Sinai Hospital between 2019 and 2020. Patients completed the IBDoc and IBD Dashboard at three core time points. Disease activity was measured clinically using the Harvey-Bradshaw Index (mHBI) for CD and partial Mayo (pMayo) for UC, or objectively using FCP. A feasibility questionnaire was completed in the third trimester. Seventy-seven percent of patients (24 of 31) completed the IBDoc and IBD Dashboard at all core time points. Twenty-four patients completed the feasibility questionnaires. All survey respondents strongly preferred using the IBDoc over standard lab-based testing and would use the home kit in the future. Exploratory analysis identified discordance rates of more than 50% between clinical and objective disease activity. Tight control management using remote monitoring may be feasible among pregnant patients with IBD. A combination of both clinical scores and objective disease markers may better predict disease activity.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».