Therapeutic drug monitoring of biologics in inflammatory bowel disease: An evidence-based multidisciplinary guideline
Notice bibliographique
Résumé
Therapeutic drug monitoring (TDM) has emerged as a valuable tool for optimizing the use of biologics in inflammatory bowel disease (IBD). However, variations in focus, methodology, and recommendations among relevant guidelines and consensuses have contributed to inconsistencies in their quality. This guideline synthesizes current evidence to standardize TDM of biologics in IBD, and improve patient outcomes. This multidisciplinary guideline was developed in collaboration with pharmacy, gastroenterology, and pharmacology associations in China. The guideline development group included 9 experts in clinical pharmacy, 4 experts in TDM, 8 gastroenterologists, and 2 methodologists. A comprehensive search was conducted across PubMed, Embase, Web of Science, the Cochrane Library databases, as well as key gastroenterology-relevant guideline websites. The Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) approach was utilized, and this guideline was registered on the Guideline International Network website. Internal and external reviews were conducted. We proposed 5 clinical questions under two overarching themes. Based on the current evidence and the clinical opinions of the core working group members, the initial recommendations were made. Following comprehensive internal and external review processes, 14 recommendations (1 strong and 13 weak) were finalized for the clinical questions. To our knowledge, this is the first evidence-based clinical practice guideline on TDM in patients with IBD developed using the GRADE approach. It addresses five key questions: whether TDM leads to better therapeutic outcomes than conventional treatment, what indicators should be monitored, when TDM should be initiated, what the therapeutic drug trough concentration thresholds are, and which TDM method (proactive or reactive) can better improve therapeutic outcomes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».