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Enregistrement W2586461987 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjx002.400

P275 Development and reliability of the new endoscopic virtual chromoendoscopy score: the PICaSSO score (the Paddington International Virtual ChromoendoScopy ScOre) in ulcerative colitis

2017· article· en· W2586461987 sur OpenAlexaff
Marietta Iacucci, Marco Daperno, Mark Lazarev, Razvan Arsenescu, Gian Eugenio Tontini, Brendan Cord Lethebe, Mark Lowerison, Xianyong Gui, Vincenzo Villanacci, OI Akinola, Martin Goetz, Maurizio Vecchi, Hadar Neuman, Subrata Ghosh, Raf Bisschops, Ralf Kießlich

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChromoendoscopyUlcerative colitisInternal medicineGastroenterologyNarrow-band imagingColonoscopyOdds ratioLogistic regressionEndoscopyColorectal cancerCancerDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Endoscopic inflammation and healing are important therapeutic endpoints in ulcerative colitis (UC). We developed and validated a new electronic virtual chromoendoscopy (EVC) score which could reflect the full spectrum of mucosal and vascular changes including mucosal healing in UC. Methods: Eight participants reviewed a 60-minute training module outlining the three different i-scan modes demonstrating the entire spectrum of inflammatory mucosal and vascular changes in UC. Performance characteristics in endoscopic scoring and predicting the histologic inflammation with EVC (iscan) by using 20 video clips before (pre-test) and after (post-test) were evaluated. Exploratory univariate factor analysis was performed on “PICaSSO” score covariates for mucosal and vascular score separately. Subsequently a proportional odds logistic regression model for the prediction of histological scores were analysed Results: The inter-observer agreement for Mayo endoscopic score in the pre-test (k=0.85, 95% CI: 0.78–0.90) and the post test (k=0.85,95% CI: 0.77–0.90) evaluation were very good. This was also true for UCEIS in the pre and post-test score inter-observer agreement (k=0.86,95% CI: 0.77–0.92 and k=0.84, 95% 0.75–0.91). The inter-observer agreement of the PICaSSO endoscopic score was very good in the pre and post-test evaluations (k=0.92, 95% CI: 0.87–96; k=0.89, 95% CI: 0.84–0.94). The accuracy of the overall PICaSSO score in assessing histological abnormalities and inflammation by Harpaz score was 57% (95% CI: 48–65%), by RHI 72% (95% CI: 64–79%) and by ECAP (full spectrum of histologic changes) 83% (95% CI: 76–88%). Conclusions: The EVC score “PICaSSO” showed very good inter-observer agreement. The new EVC score may be used to define the endoscopic findings of the mucosal and vascular healing in UC and reflected the full spectrum of histological changes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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