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 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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».