Lack of Utility of Symptoms and Signs at First Presentation as Predictors of Inflammatory Bowel Disease in Secondary Care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: There are few data concerning the utility of symptoms and signs at first presentation in predicting a diagnosis of ulcerative colitis (UC) or Crohn's disease (CD). We conducted a study to examine this issue in secondary care. METHODS: We collected complete symptom, colonoscopy, and histology data prospectively from 1,981 consecutive adult patients with lower gastrointestinal symptoms at two hospitals in Hamilton, Ontario. Assessors were blinded to symptom status. The reference standard used to define the presence of UC or CD was according to accepted histological criteria. Patients without UC or CD served as controls. Sensitivity, specificity, and positive and negative likelihood ratios (LRs) were calculated for individual items from the clinical history, as well as combinations of these. RESULTS: In identifying 302 patients with inflammatory bowel diseases (IBD), positive LRs for individual items ranged from 1.18 (incomplete emptying) to 2.30 (passage of stools more than four times per day at least most of the time) and negative LRs from 0.70 (bloody stools) to 0.96 (incomplete emptying). Combinations of items had a high specificity, but at the expense of sensitivity. Items that were independent predictors of IBD after logistic regression analysis were family history of IBD, younger age, passage of stools more than four times per day ≥75% of the time, urgency most of the time, and anemia. CONCLUSIONS: Individual items from the clinical history are not helpful in predicting a diagnosis of UC or CD. However, this may be because some items lacked sufficient detail. Combinations of symptoms and computer models had a high specificity, but overall were only modestly useful diagnostically. Future studies should evaluate biological markers in combination with symptoms to improve accuracy.
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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 | 0,003 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».