The predictive ability of inflammatory biomarkers in patients with newly diagnosed Inflammatory Bowel Disease [IBD]: Analyses of preliminary pre‐ and post‐therapy data
Notice bibliographique
Résumé
Predictors of disease course in IBD would be beneficial for early determination of patient risk and appropriate medical therapy. To evaluate their predictive performance, endoscopic appearance, fecal calprotectin (Cp) and serological high sensitivity C‐reactive protein (hsCRP), markers of inflammation, were assessed in a prospective IBD (Crohn's disease [CD] and ulcerative colitis [UC]) inception cohort (<12 mo of diagnosis). Patients were observed at baseline and subsequent clinical visits (3 or 6 mo), where detailed endoscopic, clinical disease activity, and biomarker measurements were assessed. Of the 24 patients enrolled in the study, 14 were diagnosed with CD and 10 with UC. At enrolment, the median hsCRP was 4.1 mg/L (normal 0–7.0), and Cp was 644 μg/g (<50 normal). After therapy, the median Cp was 194 and 149 ug/g in CD (n=7) and UC (n=6), respectively. When stratified by clinical disease activity, no meaningful correlation between hsCRP and Cp was apparent, in contrast to a positive correlation with endoscopic appearance. Although the sample size is small, preliminary data suggest that the use of clinical disease activity measures in newly diagnosed IBD may be inadequate for determining inflammatory burden and for risk stratification. (Support from the Royal University Hospital Saskatoon and NSERC)
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».