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Enregistrement W4406701830 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjae190.0902

P0728 Interventions for ocular extraintestinal manifestations in inflammatory bowel disease: an umbrella review of systematic reviews

2025· article· en· W4406701830 sur OpenAlexaff
María Manuela Estevinho, Virginia Solitano, Fernando Magro, Yuhong Yuan, Vipul Jairath

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInflammatory bowel diseaseSystematic reviewPsychological interventionCrohn's diseaseIntensive care medicineDermatologyDiseaseMEDLINEInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background A significant proportion of patients with inflammatory bowel disease (IBD) develop extraintestinal manifestations (EIM). Ocular involvement occurs in an estimated 12–25% of ulcerative colitis cases and 25–50% of Crohn’s disease cases, making it the third most common EIM after rheumatological and dermatological manifestations. There is limited information on treatment options for ocular EIM. To address this gap, we reviewed all systematic reviews (SRs) evaluating drug interventions for ocular EIM. Methods We searched three databases (MEDLINE, Embase, and the Cochrane Database of Systematic Reviews) from inception to May 2024 to identify SRs addressing therapeutic interventions for ocular EIM. The exclusion criteria ruled out studies that were not systematic reviews, did not focus on patients with IBD, or were unrelated to ocular interventions. Screening, selection, and data extraction were performed independently by two authors, with a third author consulted when necessary. The quality of SRs was assessed using the AMSTAR-2 tool. Results Of 1,436 studies, six met the inclusion criteria. The ocular EIMs most commonly reported included uveitis, iritis, scleritis, and episcleritis. The number of studies reporting ocular EIM within each SR varied from two (Guillo, 2021) to 22 (Peyrin-Biroulet, 2017). Therapeutic interventions differed: two SRs evaluated vedolizumab (Zheng, 2024; Chateau, 2019), one focused on ustekinumab (Guillo, 2021), while the others assessed different advanced therapies. Quality assessment using AMSTAR-2 rated the reviews from high to low confidence, with most achieving moderate confidence due to some non-critical weaknesses. The incidence of new ocular EIM after treatment was 1% for both vedolizumab and ustekinumab in two SRs. For existing EIM, ocular symptoms improved in 55–59% of cases with ustekinumab (data from two SRs). However, there was no consistent evidence supporting vedolizumab for treating established ocular EIM. Anti-tumor necrosis factor (TNF) drugs were evaluated in two SRs, showing benefits for most patients with ocular manifestations without notable differences in the effectiveness among the different anti-TNF agents. No SRs focused on the risk of new ocular EIM after starting anti-TNF therapy. Conclusion Infliximab, adalimumab, certolizumab and ustekinumab appear effective for ocular EIM. There is no strong evidence that vedolizumab is effective for treating existing ocular EIM, though it may reduce the occurrence of new EIM. Further research with clear definitions and systematic assessments of ocular manifestations is needed. A multidisciplinary approach remains crucial. References Licona Vera E, Betancur Vasquez C, Peinado Acevedo JS, Rivera Bustamante T, Martinez Redondo JM. Ocular Manifestations of Inflammatory Bowel Disease. Cureus. 2023;15(6):e40299

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,090
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,090
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,008
Bibliométrie0,0230,023
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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