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Enregistrement W4391165583 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjad212.1108

P978 Changing therapy to achieve endoscopic healing in asymptomatic patients with IBD: When is perfect the enemy of good?

2024· article· en· W4391165583 sur OpenAlexaff
Hannah Systrom, Victoria Rai, Siddharth Singh, Leonard Baidoo, Adam S. Cheifetz, Shane Devlin, K Gecse, Peter M. Irving, Gilaad G. Kaplan, Patricia Kozuch, Thomas Ullman, Miles Sparrow, Gil Melmed, Corey A. Siegel

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsymptomaticAdversaryMedicineSurgeryComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The treat-to-target strategy for inflammatory bowel disease (IBD) recommends optimising or changing therapy in patients who have not achieved clinical remission and endoscopic healing. In asymptomatic patients, the potential benefit of changing therapy to achieve endoscopic healing is less clear, particularly since <40% typically achieve endoscopic healing with current therapy. We sought to define appropriateness of changing therapy in asymptomatic IBD patients with active endoscopic inflammation. Methods Using the RAND/UCLA Appropriateness Method, a panel of 9 IBD specialists considered appropriateness of changing therapy in 16 scenarios of patients with ulcerative colitis (UC) and 96 scenarios of Crohn’s disease (CD), rated on a 9-point Likert scale as inappropriate (1-3), uncertain (4-6), or appropriate (7-9). Patients in all scenarios were asymptomatic with active endoscopic disease; variables included disease extent, behaviour, prior treatment, recent disease progression, and prior disease complications. Current therapy was assumed to be optimised, so the only options were changing therapy or continuing current therapy. An additional 14 scenarios explored patient factors that might influence treatment decision-making. Ratings were collected via online anonymous survey, discussed at an in-person meeting, then finalised in a second anonymous survey using a modified Delphi approach. Disagreement was assessed using a validated index. Results Panelists rated it appropriate to change therapy (i.e., expected benefit sufficiently exceeds expected negative consequences) in 96/126 scenarios, generally those with progressive, complicated, and/or extensive disease; 27 scenarios of mild and/or stable disease were rated uncertain, particularly with prior exposure to ≥3 drug classes. Changing therapy in asymptomatic patients was rated inappropriate in 3 scenarios: in Mayo 1 UC previously treated with ≥3 therapy classes with no endoscopic progression in the last year; in any patient who showed endoscopic improvement over the last year; and in any patient with CD who had only scattered aphthous ulcers. Patient age >65 years influenced a decision to change therapy specifically for anti-TNFs and JAK inhibitors; the possibility of pregnancy also influenced decision-making. Despite variability in ratings, the threshold for disagreement was not crossed for any scenario. Conclusion Our panel of IBD specialists rated appropriateness of changing therapy to achieve endoscopic healing in asymptomatic patients with UC and CD in a variety of scenarios. Our findings can be used to help guide clinical decision-making in this population until data from ongoing randomised studies are available (NCT05230173).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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