Clinical Features Distinguish Eosinophilic and Reflux‐induced Esophagitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Diagnosing eosinophilic esophagitis (EoE) depends on intraepithelial eosinophil count of ≥15 eosinophils per high-power field (HPF); however, differentiating EoE from gastroesophageal reflux disease (GERD) continues to be a challenge because no true "criterion standard" criteria exist. Identifying clinical and endoscopic characteristics that distinguish EoE could provide a more comprehensive diagnostic strategy than the present criteria. The aim of the study was to determine symptoms and signs that can be used to distinguish EoE from reflux esophagitis. METHODS: Adult and pediatric patients with EoE were identified by present diagnostic guidelines including an esophageal biopsy finding of ≥15 eosinophils/HPF. Patients with GERD were age-matched one to one with patients with EoE. Clinical, endoscopic, and histologic information at the time of diagnosis was obtained from the medical record and compared between pairs by McNemar test. A conditional logistic regression model was created using 6 distinguishing disease characteristics. This model was used to create a nomogram to differentiate EoE from reflux-induced esophagitis. RESULTS: Patients with EoE were 75% men and 68% had a history of atopy. Many aspects of EoE were statistically distinct from GERD when controlling for age. Male sex, dysphagia, history of food impaction, absence of pain/heartburn, linear furrowing, and white papules were the distinguishing variables used to create the logistic regression model and scoring system based on odds ratios. The area under the curve of the receiver-operator characteristic curve for this model was 0.858. CONCLUSIONS: EoE can be distinguished from GERD using a scoring system of clinical and endoscopic features. Prospective studies will be needed to validate this model.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».