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Enregistrement W4415532202 · doi:10.1016/j.bpg.2025.102055

Advances in endoscopy in IBD diagnostics and management

2025· review· en· W4415532202 sur OpenAlexaff
Joana Roseira, María Manuela Estevinho, Beatriz Gros, Irene Marafini, Virginia Solitano, Paula Sousa, Cristina Carretero, Winnie Y. Zou, Nasim Parsa, Aline Charabaty, Lumír Kunovský

Notice bibliographique

RevueBest Practice & Research Clinical Gastroenterology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndoscopyEnteroscopyInflammatory bowel diseaseChromoendoscopyCapsule endoscopyDysplasiaGrading (engineering)ColonoscopyFistula

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Endoscopy remains an essential modality for the diagnosis, risk stratification, monitoring, and therapy of inflammatory bowel disease (IBD). Recent advances, including high-definition imaging, dye-based and virtual chromoendoscopy, and AI-assisted interpretation, improve dysplasia detection and grading of inflammatory activity, enabling treat-to-target care. In Crohn's disease, small-bowel and pan-enteric capsule endoscopy expand noninvasive assessment, while device-assisted enteroscopy allows targeted biopsy and therapy when tissue or intervention is required. Standardized scoring systems (MES/UCEIS, SES-CD, Rutgeerts) support objective follow-up, including early postoperative evaluation. Therapeutically, endoscopic balloon dilation for short strictures and advanced resection techniques (EMR/ESD) for visible dysplasia in experienced centers provide organ-sparing options; endoscopic fistula closure remains investigational. This review synthesizes contemporary trials and ECCO, ESGE, and ASGE guidance into practical algorithms that promote precise surveillance and timely intervention, positioning endoscopy as a functional, predictive, and increasingly personalized tool in IBD care.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,432 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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