How close are we to a success stratification tool for improving biological therapy in ulcerative colitis?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Biological therapies have become the standard treatment for ulcerative colitis (UC). However, clinical remission rates post-induction therapy remain modest at 40-50%, with many initial responders losing response over time. Current treatment strategies frequently rely on a 'trial and error' approach, leading to prolonged periods of ineffective and costly therapies for patients, accompanied by associated treatment complications. AREA COVERED: This review discusses current evidence on risk stratification tools for predicting therapeutic efficacy and minimizing adverse events in UC management. Recent studies have identified predictive factors for biologic therapy response. In the context of personalized medicine, the goal is to identify patients at high risk of progression and complications, as well as those likely to respond to specific therapies. Essential risk stratification tools include clinical decision-making aids, biomarkers, genomics, multi-omics factors, endoscopic, imaging, and histological assessments. EXPERT OPINION: Employing risk stratification tools to predict therapeutic response and prevent treatment-related complications is essential for precision medicine in the biological management of UC. These tools are necessary to select the most suitable treatment for each individual patient, thereby enhancing efficacy and safety.
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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) | 0,000 | 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 ».