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Enregistrement W4402196236 · doi:10.1080/17474124.2024.2397650

Practical management of mild-to-moderate ulcerative colitis: an international expert consensus

2024· review· en· W4402196236 sur OpenAlexaff
Ferdinando D’Amico, Fernando Magro, Axel Dignaß, Sameer Al Awadhi, Ana Gutiérrez, Natália Sousa Freitas Queiroz, Grażyna Rydzewska, Byong Duk Ye, Zhihua Ran, Ailsa Hart, Vipul Jairath, Gionata Fiorino, Laurent Peyrin‐Biroulet, Silvio Danese

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Gastroenterology & Hepatology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensMcGill University Health CentreWestern University
Organismes subventionnairesFerring
Mots-clésMedicineUlcerative colitisConsensus conferenceIntensive care medicineGastroenterologyInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Although there are well-defined guidelines for the management of mild-to-moderate ulcerative colitis (UC), there are still unmet needs. For this reason, we conducted an international expert consensus to standardize the management of patients with mild-to-moderate UC and provide practical guidance to clinicians. AREAS COVERED: Based on Delphi methodology, 15 statements were approved after two rounds of voting, addressing several aspects of disease management from sequencing to treatment duration, from monitoring to optimization techniques and safety profile. EXPERT OPINION: Growing knowledge of mild-to-moderate UC has led to the development of new ambitious outcomes such as histological remission and disease clearance. Furthermore, noninvasive tools for patient monitoring such as fecal calprotectin and intestinal ultrasound are now available. Their implementation in clinical practice will allow clinicians to tightly monitor disease activity and promptly adapt treatment, avoiding complications and disease progression and targeting better disease control.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,357 · 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'étudeSans objet
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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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