Predictability of biomarkers and disease activity indices for efficacy of advanced therapies in Crohn’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Inflammatory bowel disease (IBD) is a condition that causes long-term inflammation in the digestive system, also known as the gastrointestinal (GI) tract, with symptoms that may include diarrhea, abdominal pain, and rectal bleeding. This condition affects more than 6.8 million people worldwide. There are two main types of IBD: ulcerative colitis (UC) and Crohn’s disease (CD). UC causes inflammation and sores (ulcers) in the lining of the lower part of the GI tract, whereas CD can affect any part of the GI tract and multiple layers of the intestinal wall. To monitor and evaluate the severity of CD, doctors rely on a combination of patient-reported symptoms, blood tests, and medical procedures. Based on clinical guidelines, these tools help determine how well a patient responds to treatment or whether they achieve remission (a period when symptoms improve significantly or disappear). When researchers assess improvements in CD, they use specific measurement tools, or "indices," to track changes in patients’ conditions. These indices can focus on clinical symptoms (such as pain or diarrhea), endoscopic results (where a small camera has been used to view the GI tract) or blood tests. However, there is no clear agreement on the best way to measure these improvements, which creates challenges in determining whether new treatments are effective. For example, there is debate about which thresholds of improvement in these indices indicate meaningful changes for patients. Additionally, some methods may not be sensitive enough to capture improvements in patients with milder symptoms. Our research aims to address these challenges by studying the strengths and limitations of the available indices used to measure treatment response in CD. We will also explore how well these indices capture improvements in patients with varying levels of disease severity. This research is important because clearer and more standardized measures of improvement can help ensure that new treatments for CD are accurately evaluated and compared. Ultimately, this could lead to better care and outcomes for people living with CD. To conduct this research, we will review existing studies and data on CD measurement tools to analyze their effectiveness, reliability, and ability to detect clinically meaningful improvements. By identifying the most appropriate and reliable measures, we hope to contribute to more precise and patient-centered approaches to treating CD.
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 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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».