Review article: Measuring disease severity in inflammatory bowel disease – Beyond treat to target
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inflammatory bowel disease (IBD) follows a heterogenous disease course and predicting a patient's prognosis is challenging. There is a wide burden of illness in IBD and existing tools measure disease activity at a snapshot in time. Comprehensive assessment of IBD severity should incorporate disease activity, prognosis, and the impacts of disease on a patient. This review investigates the concept of disease severity in adults with IBD to highlight key components contributing to this. METHODS: To perform this narrative review, a Medline search was conducted for full-text articles available at 1st March 2024 using search terms which encompassed disease activity assessment, disease severity, prognosis, natural history of Crohn's disease (CD) and ulcerative colitis (UC), and the burden of IBD. RESULTS: Current methods of disease assessment in IBD have evolved from a focus on the burden of symptoms to one that includes inflammatory targets, genetic, serological, and proteomic profiles, and assessments of quality-of-life (QoL), disability, and psychosocial health. Longitudinal studies of IBD suggest that the burden of illness is driven by disease phenotype, clinical markers of complicated disease course (previous intestinal resection, corticosteroid use, perianal disease in CD, recent hospitalisations in UC), gut inflammation, and the impact of IBD on the patient. CONCLUSIONS: Disease severity in IBD can be difficult to conceptualise due to the multitude of factors that contribute to IBD outcomes. Measurement of IBD severity may better encapsulate the full burden of illness rather than gut inflammation alone at a single timepoint and may be associated with longitudinal outcomes.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».