The Anti-Saccharomyces Cerevisiae Antibody Assay in a Province-Wide Practice: Accurate in Identifying Cases of Crohn’s Disease and Predicting Inflammatory Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the utility of the anti-Saccharomyces cerevisiae antibody (ASCA) ELISA test developed in Manitoba in 2001 in a population-wide sample referred from physicians across Manitoba in their investigation of patients with gastrointestinal symptoms. METHODS: Patients whose serum was referred for ASCA testing in 2001 and 2002 were eligible for the present study. ELISA was performed by a technologist, blind to patient diagnoses. A single investigator contacted physicians to facilitate chart review. Data collected included demographics, final diagnoses and tests used to substantiate the final diagnosis. RESULTS: Of 482 subjects identified, 410 charts were available for review and 29 of those were unavailable for follow-up or had incomplete charts. The present study population included Crohn's disease (CD, n=114), ulcerative colitis (n=74), indeterminate colitis (n=31), celiac disease (n=9), irritable bowel syndrome (n=75), other diagnoses (n=33) and no disease (n=45). ASCA had a sensitivity of 37% (95% CI 27.8 to 46.8) and specificity of 97% (95% CI 93.8 to 98.6) for diagnosing CD and an odds ratio for a diagnosis of CD of 18.4 (95% CI 8.2 to 41.3). The 47 ASCA-positive patients included the following diagnoses: CD=39, ulcerative colitis=3, indeterminate colitis=1, celiac disease=3 and no disease=1. The likelihood of having an inflammatory disease if ASCA is positive was nearly 40-fold. CONCLUSION: A positive ASCA test using this assay nearly clinches a diagnosis of some form of inflammatory intestinal disease, which is highly likely to be CD. In symptomatic patients, a positive ASCA test should encourage the clinician to pursue further investigations.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».