The 2023 Impact of Inflammatory Bowel Disease in Canada: Treatment Landscape
Notice bibliographique
Résumé
The therapeutic landscape for inflammatory bowel disease (IBD) has changed considerably over the past two decades, owing to the development and widespread penetration of targeted therapies, including biologics and small molecules. While some conventional treatments continue to have an important role in the management of IBD, treatment of IBD is increasingly moving towards targeted therapies given their greater efficacy and safety in comparison to conventional agents. Early introduction of these therapies-particularly in persons with Crohn's disease-combining targeted therapies with traditional anti-metabolite immunomodulators and targeting objective markers of disease activity (in addition to symptoms), have been shown to improve health outcomes and will be increasingly adopted over time. The substantially increased costs associated with targeted therapies has led to a ballooning of healthcare expenditure to treat IBD over the past 15 years. The introduction of less expensive biosimilar anti-tumour necrosis factor therapies may bend this cost curve downwards, potentially allowing for more widespread access to these medications. Newer therapies targeting different inflammatory pathways and complementary and alternative therapies (including novel diets) will continue to shape the IBD treatment landscape. More precise use of a growing number of targeted therapies in the right individuals at the right time will help minimize the development of expensive and disabling complications, which has the potential to further reduce costs and improve outcomes.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».