Management of ulcerative colitis: where are we at and where are we heading?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Remission rates for ulcerative colitis (UC) remain low despite significant progress in disease understanding and the introduction of novel therapeutic agents. Several challenges contribute to this, including the heterogeneity of the disease, suboptimal efficacy of current diagnostic and therapeutic tools, drug safety concerns, and limited access to newer treatment options. AREAS COVERED: This review evaluates current treatment targets in UC, assessing the effectiveness of various therapies and management strategies in achieving remission. We explore the potential role of personalized medicine, which tailors treatment based on clinical predictors, genetic factors, and immunologic profiles. Personalized approaches show promise in improving remission rates by addressing the unique characteristics of each patient. We also discussed the feasibility of adapting such management models and suggested solutions to some of the challenges in their implementation. EXPERT OPINION: Future efforts should prioritize the continued development of biologics, small molecules, and digital health solutions, alongside noninvasive monitoring techniques. These innovations could not only enhance patient outcomes by improving remission rates but also reduce healthcare costs by minimizing hospitalization and surgical interventions. Ultimately, a personalized, stratified approach to UC management is key to optimizing patient care and addressing the unmet needs in this field.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».