Early endoscopic, laboratory and clinical predictors of poor disease course in paediatric ulcerative colitis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Data to support treatment algorithms in ambulatory paediatric UC are scarce. We aimed to explore the 1 year outcome in an inception cohort of paediatric UC patients and to identify early predictors of good outcome that might serve as short term treatment targets. DESIGN: A chart review of 115 children with new onset UC was performed (age 11 ± 4.1 years; 58 (50%) males; 86 (75%) extensive colitis; 70 (61%) moderate-severe disease; 63 (55%) received steroids at baseline). We assessed the Paediatric Ulcerative Colitis Activity Index (PUCAI) and laboratory variables at the time of diagnosis and at 3 months, and endoscopy at diagnosis. RESULTS: The 3 month PUCAI was the strongest predictor of 1 year sustained steroid free remission (SSFR) (area under the receiver operating characteristic curve (AUROC)=0.7 (95% CI 0.6 to 0.8) and colectomy by 2 years (AUROC=0.75 (0.6 to 0.89)). SSFR was achieved in 9/54 (17%) children who had active disease (PUCAI ≥ 10) at 3 months (negative predictive value (NPV)=83%) and by 4/46 (8.6%) of those with a PUCAI score >10; (NPV=91%, positive predictive value=52%; p<0.001), implying that PUCAI >10 at 3 months has a probability of 9% for achieving SSFR versus 48% with a PUCAI value of ≤10. None of the variables at baseline was predictive of SSFR or colectomy (endoscopic severity, disease extent, age, PUCAI or C reactive protein/erythrocyte sedimentation rate/albumin/haemoglobin; all AUROC<0.6, p>0.05) but baseline PUCAI predicted subsequent acute severe colitis and the need for salvage medical therapy. CONCLUSIONS: Completeness of the early response appears more important than baseline UC severity for predicting outcome in children, and supports using PUCAI<10 as a feasible treatment goal. Our data suggest that treatment escalation should be considered with a PUCAI value of ≥ 10 at 3 months.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».