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Enregistrement W4392361886 · doi:10.1111/apt.17918

Systematic review: Defining, diagnosing and monitoring small bowel strictures in Crohn's disease on intestinal ultrasound

2024· review· en· W4392361886 sur OpenAlexaff
Cathy Lu, Ryan E. Rosentreter, Maxime Delisle, Mattie White, Claire E. Parker, Zahra Premji, Stephanie R. Wilson, Mark E. Baker, Gauraang Bhatnagar, Jakob Begun, David H. Bruining, Robert V. Bryant, Britt Christensen, Brian G. Feagan, Joel G. Fletcher, Vipul Jairath, John M. Knudsen, Torsten Kucharzik, Christian Maaser, Giovanni Maconi, Kerri L. Novak, Jordi Rimola, Stuart A. Taylor, Rune Wilkens, Florian Rieder

Notice bibliographique

RevueAlimentary Pharmacology & Therapeutics · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of VictoriaUniversité de SherbrookeUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesLeona M. and Harry B. Helmsley Charitable Trust
Mots-clésMedicineCrohn's diseaseRadiologyUltrasoundMagnetic resonance imagingDiseaseClinical PracticeInternal medicineGastroenterologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Stricturing Crohn's disease (CD) occurs most commonly in the terminal ileum and poses a clinical problem. Cross-sectional imaging modalities such as intestinal ultrasound (IUS), computed tomography enterography (CTE), and magnetic resonance enterography (MRE) allow for assessment of the entire bowel wall and associated peri-enteric findings. Radiologic definitions of strictures have been developed for CTE and MRE; their reliability and responsiveness are being evaluated in index development programs. A comprehensive assessment strategy for strictures using IUS is needed. AIMS: To provide a detailed summary of definitions, diagnosis and monitoring of strictures on IUS as well as technical aspects of image acquisition. METHODS: We searched four databases up to 6 January 2024. Two-stage screening was done in duplicate. We assessed risk of bias using QUADAS-2. RESULTS: There were 56 studies eligible for inclusion. Definitions for strictures on IUS are heterogeneous, but the overall accuracy for diagnosis of strictures is high. The capability of IUS for characterising inflammation versus fibrosis in strictures is not accurate enough to be used in clinical practice or trials. We summarise definitions for improvement of strictures on IUS, and discuss parameters for image acquisition and standardisation. CONCLUSIONS: This systematic review is the first step for a structured program to develop a stricture IUS index for CD.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,006
Bibliométrie0,0110,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations39
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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