Magnetic Resonance Imaging to Distinguish the Type and Severity of Pediatric Inflammatory Bowel Diseases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The distinction between ulcerative colitis and Crohn's disease is important, because treatment options and clinical course may vary. Magnetic resonance imaging (MRI) allows noninvasive transmural assessment of the intestine and may facilitate differentiation of ulcerative colitis from Crohn's disease. The objective of this prospective study was to determine whether MRI differentiates Crohn's disease from ulcerative colitis in children as effectively as colonoscopy with mucosal biopsies. METHODS: Fifteen patients underwent colonoscopy with biopsies followed by abdominal MRI. The MRI diagnosis, determined by two radiologists independently completing a standardized form was compared with the gastroenterologic diagnosis. RESULTS: After colonoscopy and review of histology, Crohn's disease was diagnosed in nine patients, ulcerative colitis in five, and indeterminate colitis in one, who was excluded from study. Agreement of the MRI diagnosis with the gastroenterologic diagnosis was 4 of 4 (100%) for ulcerative colitis, 4 of 10 (40%) for Crohn's disease considering both radiologists, and 5 of 10 (50%) for Crohn's disease for each radiologist individually. Percentage of enhancement by MRI did not correlate with the severity of inflammation determined at endoscopy among the patients with Crohn's disease (r = -0.3, P = 0.366). There was agreement on severity of inflammation in three of four patients with ulcerative colitis. CONCLUSIONS: Current MRI interpretation of inflammatory bowel disease did not adequately recognize Crohn's disease in children. Therefore, colonoscopy with biopsy remains the most accurate tool for determining the type and severity of inflammatory bowel disease in children and adolescents.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».