Clinic-based Point of Care Transabdominal Ultrasound for Monitoring Crohn’s Disease: Impact on Clinical Decision Making
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: The use of cross-sectional imaging is important to characterise inflammatory bowel disease [IBD] activity, extent, and location and to exclude complications, regardless of symptoms. The aim of this study was to evaluate the impact of routine use of sonography in the management of inflammatory bowel disease. METHODS: A total of 49 patients with Crohn's disease were prospectively evaluated. Clinical symptoms (Harvey-Bradshaw Index [HBI]), disease character, serological markers of inflammation [C-reactive protein], and endoscopic evaluation were collected and reviewed by two independent IBD-specialty physicians. Clinical decisions regarding management were recorded. A separate, blinded physician then performed bowel ultrasound [US] and graded disease activity:] as inactive, mild, or active. A second blinded physician read and graded a sub-set of the US images. Clinical decisions of both IBD-physicians after US were independently recorded. Changes in clinical management following US information and inter-rater agreement on US disease activity parameters were evaluated. The concordance between US, CRP and clinical symptoms [HBI] were analysed. Follow-up data after US evaluation were collected. RESULTS: Clinical decisions were changed after ultrasound assessment in 30/49 [60%] and 28/48 [58%] of cases, for each physician respectively [p < 0.0001 for each]. Many [59%] of the patients seen in clinic were asymptomatic with an HBI of 3 or less [n = 29]; however, 52% [n = 15] of these had active disease found on US, resulting in alterations in clinical management. The agreement in overall score between the US reviewers was good, ĸ = 0.749 [0.5814, 0.9180], p < 0.001. CONCLUSIONS: Clinic-based point of care US can play a significant role in guiding therapeutic management and is an important adjunct to routine clinical and laboratory assessment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».