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Enregistrement W2792301034 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjx180.298

P171 A multi-marker serum test predicts mucosal healing status in Crohn’s disease regardless of disease location

2018· article· en· W2792301034 sur OpenAlexaboutno aff
Geert D’Haens, David Laharie, W. Sandborn, Michael Hale, Venkateswarlu Kondragunta, Kurtis R. Bray, Anjali Jain, Séverine Vermeire

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineCrohn's diseaseBiomarkerDiseaseSerologyGastroenterologyLogistic regressionColonoscopyPredictive valueEndoscopyPredictive value of testsInflammatory bowel diseaseColorectal cancerImmunologyCancerAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-invasive serological tests can be important adjuncts to endoscopy particularly in patients with Crohn’s disease (CD) given its transmural nature and lack of optimal endoscopic accessibility to the small bowel. A newly developed serological test has been shown to be an effective tool for assessing the intestinal mucosal state in CD patients.1 The aim of the present study was to assess the diagnostic performance and clinical utility of this novel test in specific subtypes of CD patients classified by the location of their disease. A 13-biomarker mucosal healing monitoring immunoassay (Prometheus Laboratories Inc.) termed as the Mucosal Healing Index (MHI) was developed and validated on a combined series of 748 serum specimens with matching colonoscopy scores (1). MHI is a scale of 0–100 where 0–40 identifies patients in remission (CDEIS <3) or mild (CDEIS 3–8) endoscopic disease and 50–100 identifies patients with endoscopically active (CDEIS ≥3) disease. Multiple logistic regression models were used in developing the MHI. In the present study, validation of the MHI, according to disease location, was evaluated in 412 longitudinal specimens from 118 CD patients collected during the TAILORIX2 clinical trial. Specimens were collected from patients at the time of or close to 3 serial endoscopies per patient. Endoscopies were centrally read and MH was defined as the absence of ulcers. MHI assay performance was assessed for sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), and negative predictive value (NPV) in the combined group and by each disease location according to Montreal classification. Patient characteristics are shown in Table 1. MHI accuracy was 95%, 90%, and 87% for ileal, ileocolonic, and colonic disease, respectively. The detailed performance across disease locations is shown in Table 2. A novel serum test for the non-invasive evaluation of mucosal health shows comparable performance across ileal, ileocolonic and colonic anatomic disease locations in patients with CD. These results further validate the clinical utility of the test as an aid in assessing the state of the intestinal mucosa in CD patients regardless of disease location. References 1. Kelly et al., 2017, P2184, WCOG at ACG2017. 2. D’Haens et al., 2017, OP029 ECCO 2017.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 GPT0,252
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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