Global Consensus Statement on the Management of Pregnancy in Inflammatory Bowel Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIMS: Pregnancy can be a complex and risk-filled event for women with inflammatory bowel disease (IBD). High-quality studies in this population are lacking, with limited data on medications approved to treat IBD during pregnancy. For patients, limited knowledge surrounding pregnancy impacts pregnancy rates, medication adherence, and outcomes. Limited provider knowledge leads to highly varied practices in care affected by local dogma, available resources, individual interpretation of the literature, and fear of harming the fetus. The variations in guidelines by different societies and countries reflect this and lead to confusion for physicians and patients alike. The Global Consensus Consortium is a group of 39 IBD and content experts and 7 patient advocates from 6 continents who convened to review and assess current data and come to an agreement on best practices based on these data. METHODS: The GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation) process was used when sufficient published data were available and the RAND (Research and Development) process in those instances where expert opinion was needed to guide consistent practice. Recommendations were informed by the guiding principle that maternal health best supports infant health. RESULTS: The topics were divided into ten categories with 34 GRADE recommendations and 35 consensus statements. CONCLUSIONS: Overall, the goal of the group was to provide data-driven and practical guidance to improve the care of women with IBD around the globe based on the best available research.
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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 | 0,121 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».