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Enregistrement W2790577780 · doi:10.1093/jcag/gwy008.088

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

2018· article· en· W2790577780 sur OpenAlexaff
Lauren Schwartz, Dan Turner

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensSickKids Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUlcerative colitisInflammatory bowel diseaseInternal medicineGastroenterologyCrohn's diseaseMulticenter studyDiseaseRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,227 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
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