Do thiopurines prevent advanced colorectal neoplasia in patients with inflammatory bowel disease or is this an unanswerable question?
Notice bibliographique
Résumé
van Schaik FDM, van Oijen MGH, Smeets HM, et al. Thiopurines prevent advanced colorectal neoplasia in patients with inflammatory bowel disease. Gut 2011 [Epub ahead of print]. A question of much interest over the past number of years pertains to whether mesalamine has a chemopreventive effect in preventing the development of dysplasia or colorectal cancer and a clear answer to this query continues to elude us, as data have been conflicting.1,2 Although a number of potential mechanisms underlying the proposed chemopreventive effect have been proposed, one key mechanism may be an ability to abrogate colonic inflammation, which may be a highly relevant risk for the development of dysplasia or colorectal cancer.3,4 Thus, it stands to reason that any efficacious therapy for inflammatory bowel disease (IBD), such as thiopurines, could potentially have a similar benefit. To evaluate this question, van Schaik et al analyzed data from a nationwide pathology database that was linked to a Dutch health insurance database to evaluate whether the use of thiopurines was associated with a reduced risk of advanced colonic neoplasia (AN), defined as high-grade dysplasia (HGD) or colorectal cancer (CRC).
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».