Challenges in IBD Research 2024: Environmental Triggers
Notice bibliographique
Résumé
Environmental factors play an important role in inflammatory bowel diseases (IBD; Crohn's disease, [CD], ulcerative colitis [UC]). As part of the Crohn's & Colitis Challenges 2024 agenda, the Environmental Triggers workgroup summarized the progress made in the field of environmental impact on IBD since the last Challenges cycle in this document. The workgroup identified 4 unmet gaps in this content area pertaining to 4 broad categories: (1) Epidemiology; (2) Exposomics and environmental measurement; (3) Biologic mechanisms; and (4) Interventions and Implementation. Within epidemiology, the biggest unmet gaps were in the study of environmental factors in understudied populations including racial and ethnic minority groups and in populations witnessing rapid rise in disease incidence globally. The workgroup also identified a lack of robust knowledge of how environmental factors may impact difference stages of the disease and for different disease-related end points. Leveraging existing cohorts and targeted new prospective studies were felt to be an important need for the field. The workgroup identified the limitations of traditional questionnaire-based assessment of environmental exposure and placed high priority on the identification of measurable biomarkers that can quantify cross-sectional and longitudinal environmental exposure. This would, in turn, allow for identifying the biologic mechanisms of influence of environmental factors on IBD and understand the heterogeneity in effect of such influences. Finally, the working group emphasized the importance of generating high-quality data on effective environmental modification on an individual and societal level, and the importance of scalable and sustainable methods to deliver such changes.
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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 | 0,148 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,014 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,007 |
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 ».