A87 DEVELOPMENT AND VALIDATION OF DIAGNOSTIC CRITERIA FOR IBD WITH AN EMPHASIS ON IBD-UCLASSIFIED IN CHILDREN: A MULTICENTER STUDY FROM THE PEDIATRIC IBD PORTO GROUP OF ESPGHAN
Notice bibliographique
Résumé
The revised Porto criteria identify subtypes of pediatric inflammatory bowel diseases: ulcerative colitis (UC), atypical UC, Inflammatory Bowel Disease Unclassified (IBDU), and Crohn’s disease (CD). In continuation of the Porto criteria, we aimed to further derive and validate criteria for standardizing the diagnosis of the IBD subtypes with an emphasis on IBDU, the least well defined subtype. This was a multicenter retrospective longitudinal study from 23 centers affiliated with the Porto-group of ESPGHAN. Both a hypothesis driven judgmental approach and mathematical CART modeling were utilized for creating a diagnostic algorithm. Since jejunal and ileal inflammation is easily recognized as CD, we focused here on colitis phenotype. 749 IBD children were enrolled- 236 (32%) Crohn’s colitis (CD), 272 (36%) ulcerative colitis (UC) and 241 (32%(IBDU (age 10.9 ± 3.6 years) with a median follow-up of 2.8 years (IQR 1.7–4.3). A set of 23 features were clustered in 3 classes according to their frequency in UC: 6 class-1 (0% prevalence in UC), 12 class-2 (<5% prevalence) and 5 class-3 (5–10% prevalence). According to the algorithm, UC should be diagnosed if no features exist in the three classes. Different combinations of the features classify atypical UC, IBDU and CD. The algorithm differentiated UC from CD and IBDU with 80% sensitivity (95% CI (71–88)) and 84% specificity (95% CI (77–89)), and CD from IBDU and UC with 78% sensitivity (95% CI (67–87)) and 94% specificity (95% CI (89–97)). The validated algorithm can adequately classify children with IBD into CD, UC and IBDU. None
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».