Management and treatment optimization of patients with mild to moderate ulcerative colitis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Ulcerative colitis (UC) is a chronic inflammatory bowel disease with a significant health-care burden worldwide. While medical therapy aims to induce and maintain remission, optimal management of mild to moderate UC remains challenging due to heterogeneity in severity classifications and non-standardized approaches. This comprehensive review summarizes current evidence and knowledge gaps to optimize clinical decision-making in patients with mild to moderate UC. AREAS COVERED: After an extensive literature search of PubMed, Medline, and Embase through August 2023, we provide an overview of definitions utilized to characterize mild to moderate UC severity and established therapeutic targets. Current medical treatments including mesalazine formulations, corticosteroids, and their combinations are surveyed. The role of emerging intestinal ultrasound, telemedicine, and home testing is explored. Individualized, patient-centered paradigms aiming to streamline care delivery through proactive identification of relapses are also examined. EXPERT OPINION: Addressing inconsistencies in disease activity stratification will better align tailored regimens with each patient's profile. Advancing noninvasive technologies like ultrasound criteria and home testing could improve UC management by enabling personalized models. Realizing individualized plans through informed shared-decision making between health-care providers and fully engaged patients holds promise to maximize quality of life outcomes. Continuous improvement relies on innovation bridging different domains to overcome current limitations and push the field toward more predictive and tailored care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».