Bedside Intestinal Ultrasound Performed in an Inflammatory Bowel Disease Urgent Assessment Clinic Improves Clinical Decision-Making and Resource Utilization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Patients with inflammatory bowel disease (IBD) require accessible, timely, and noninvasive strategies to monitor disease. The aim was to assess the integration of intestinal ultrasound (IUS) on decision-making and endoscopy utilization in a standardized care pathway. Methods This prospective, multicenter, international, observational cohort study included patients seen within a centralized model for IBD care was conducted during the COVID pandemic. Patients were evaluated with IUS alone or in combination with an in-clinic, unsedated sigmoidoscopy. Demographic, clinical, laboratory, and imaging data, clinical decisions, and need for urgent endoscopy, hospitalization, and surgeries were recorded. Results Of the 158 patients included, the majority had an established diagnosis of Crohn’s disease (n = 123, 78%), and 47% (n = 75) of patients were on biologic therapy. IUS identified active inflammation in 65% (n = 102) of patients, and strictures in 14% (n = 22). Fecal calprotectin levels correlated with inflammation detected on IUS (median of 50 μg/g [Q1–Q3: 26–107 μg/g] without inflammation and 270 μg/g [Q1–Q3: 61–556 μg/g] with inflammation; p = 0.0271). In the majority of patients, clinical assessment with IUS led to an acute change in IBD-specific medications (57%, n = 90) and avoided or delayed the need for urgent endoscopy (85%, n = 134). Four patients were referred for urgent surgical consultation. Conclusions Point-of-care IUS used in a flare clinic pathway is a useful strategy to improve effective IBD care delivery and to assist in therapeutic management decisions, in many cases avoiding the acute need for endoscopy.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».