Beyond white light: optical enhancement in conjunction with magnification colonoscopy for the assessment of mucosal healing in ulcerative colitis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and study aim The I-SCAN optical enhancement (OE) system with magnification is a recently introduced combination of optical and digital electronic virtual chromoendoscopy, which enhances mucosal and vascular details. The aim of this pilot study was to investigate the use of I-SCAN OE in the assessment of inflammatory changes in ulcerative colitis (UC). Patients and methods A total of 41 consecutive patients with UC and 9 control patients were examined by I-SCAN OE (Pentax Medical, Tokyo, Japan). Targeted biopsies of the imaged areas were obtained. A new optical enhancement score focusing on mucosal and vascular changes was developed. The diagnostic accuracy of I-SCAN OE was calculated against histology using two UC histological scores – Robarts Histopathology Index (RHI) and ECAP (Extent, Chronicity, Activity, Plus additional findings). Results The overall I-SCAN OE score correlated with ECAP (r = 0.70; P < 0.001). The accuracy of the overall I-SCAN OE score to detect abnormalities by ECAP was 80 % (sensitivity 78 %, specificity 100 %). I-SCAN OE vascular and mucosal scores correlated with ECAP (r = 0.65 and 0.71, respectively; P < 0.001). The correlation between overall I-SCAN OE score and RHI was r = 0.61 (P < 0.01), and the accuracy to detect abnormalities by RHI was 68 % (sensitivity 78 %, specificity 50 %). The majority of patients with Mayo 0 had abnormalities on I-SCAN OE. Conclusion In UC, the new I-SCAN OE technology accurately identified mucosal inflammation, and correlated well with histological scores of chronic and acute changes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle