Predicting Outcome after Acute Severe Ulcerative Colitis: A Contemporary Review and Areas for Future Research
Notice bibliographique
Résumé
Acute Severe Ulcerative Colitis (ASUC) is a severe form of ulcerative colitis relapse which requires hospitalization and intensive medical intervention to avoid colectomy. The timely recognition of patients at risk of corticosteroid failure and the early initiation of medical rescue therapy are paramount in the management of ASUC. The choice of medical rescue therapy is influenced by multiple factors, especially patient's prior treatment history. This decision should involve the patient and ideally a multidisciplinary team of healthcare professionals, including gastroenterologists, radiologists, surgeons and enterostomal therapists. Although several predictive models have been developed to predict corticosteroid failure in ASUC, there is no single validated tool that is universally utilized. At present, infliximab and cyclosporine are the only agents systematically evaluated and recommended for medical rescue therapy, with recent reports of off-label utilization of tofacitinib and upadacitinib in small case series. The available evidence regarding the efficacy and safety of these oral small molecules for ASUC is insufficient to provide definitive recommendations. Early decision-making to assess the response to medical rescue therapy is essential, and the decision to pursue surgery in the case of treatment failure should not be delayed.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».