Efficacy of Advanced Therapies as Prophylaxis and for Active Disease in Postoperative Crohn’s Disease: A Comprehensive Review
Notice bibliographique
Résumé
Postoperative recurrence (POR) in Crohn's disease (CD) is common after intestinal resection, with over 50% developing endoscopic lesions within a year if untreated. The increasing availability of biologics and small molecules has transformed postoperative management, yet optimal strategies for prevention and treatment remain unclear. Infliximab and vedolizumab have the strongest evidence for preventing endoscopic recurrence in postoperative Crohn's disease. Adalimumab and ustekinumab are viable alternatives supported by observational and post hoc trial data. Selective IL-23 inhibitors and JAK inhibitors have demonstrated high efficacy in moderate to severe luminal CD but lack dedicated postoperative trials. Personalized strategies, such as therapeutic drug monitoring (TDM), model informed dosing and pharmacogenetic profiling hold promise for improving long-term control of postoperative Crohn's disease. Important gaps remain, particularly regarding the drug concentrations to target, the optimal timing for intervention, and the identification of patients most likely to benefit. Approaches that integrate disease location, clinical risk profiles, and knowledge of underlying immunopathogenic pathways could provide more precise clinical guidance. Finding molecular predictors of recurrence, directly comparing cutting-edge treatments, and integrating precision medicine techniques into standard postoperative care should be the main priorities of future 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».