MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2587155549 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjx002.368

P243 Complications of newly diagnosed Crohn's disease can be predicted by mathematical modeling of serologic responses

2017· article· en· W2587155549 sur OpenAlexaboutno aff
Henit Yanai, Shay Ben‐Shachar, Nitsan Maharshak, Yulia Ron, Moshe Leshno, Iris Dotan

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineProspective cohort studyNatural historyCrohn's diseaseCohortCalprotectinColonoscopyFamily historyDiseaseSurgeryGastroenterologyPediatricsInflammatory bowel diseaseCancerColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Crohn's disease (CD) is a heterogeneous progressive disorder. Predicting factors for complicated disease are scarce. We aimed to predict the natural history of a prospective inception cohort using biomarkers. Methods: A longitudinal, prospective, observational inception cohort, in a tertiary referral center. Adults suspected of CD, or diagnosed with CD during the preceding six months prior to enrollment were recruited. Clinical and biological markers were obtained. Three common NOD2 gene variants, and the ATG16L1variant were analyzed in blood DNA by TaqMan chemistry. Complicated outcome was defined as the first CD-related hospitalization or surgery. Data integration and analysis was performed using mathematical models. Results: A total of 297 patients were enrolled. Of these, 154 attained a definite diagnosis of CD. Mean age at diagnosis 31.9±13.1 years. Males: 79 (51.2%). Average follow-up: 18±11.8 months. At enrolment median CRP was 10.5 (3–22) gr%, and median fecal calprotectin was 424 (181–913) μg/gr stool. Median time between first symptoms and diagnosis was 4 (2–10) months. Montreal classification: L1- 47.9%, L2- 19.9%, L3–32.2%, B1–83.5%, B2–6.3%, B3–10.2%, and perianal involvement in 17.6%. Sixty-two patients (40%) had a complication, almost half (28/62) already at diagnosis, and the rest in the first 10 months since diagnosis. Complications after 10 months from diagnosis were rare. The NOD2 variant carriage rates were 19.6%, and the ATG16L1 variant 47.4%, comparable in complicated and non-complicated patients. The complicated group had lower rates of B1 phenotype, higher rates of B3 phenotype (69.3% vs. 83.6%, p=0.002, and 21% vs 2.1%, p<0.001, respectively) and higher rates of absolute ASCA levels (51.6±46 vs. 26.08±29.1 IU, p=0.001). Complicated patients had expedited exposure to medications: antibiotics HR=2.07 (p=0.005), steroids HR=4.29 (p<0.001), immunomodulators HR=2.66 (p<0.001), and biologics HR=1.89 (p=0.01), compared with non-complicated patients. Multivariate logistic regression utilizing the most discriminatory variables complemented by a decision tree algorithm revealed that integrating the absolute serology levels (IU) at diagnosis impact the probability for an early complication: ALCA (OR 0.944, 95% CI 0.908–0.981), ASCA (OR 1.025, 95% CI 1.009–1.041), and ACCA (OR 1.020, 95% CI 0.999–1.042). Conclusions: In a prospective inception cohort of CD patients early complications were noticed in 40% of patients within 10 months from diagnosis. Clinical data were not sufficient to stratify risk of complication. A decision tree based on serologic responses is reliable in detecting patients at risk for complication, enabling better decision making and patients' care.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Explorer davantage

Même revueJournal of Crohn s and Colitis→Même sujetInflammatory Bowel Disease→Travaux en français237 207→