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Enregistrement W2792667478 · doi:10.1093/jcag/gwy008.095

A94 USE OF LOW-DOSE CTE IN PREDICTING ACTIVE INFLAMMATION IN CROHN’S PATIENTS WITH INTERMEDIATE FECAL CALPROTECTIN LEVELS

2018· article· en· W2792667478 sur OpenAlexaff
O. Gerami, J. A. Brown, Patrick M. Vos, Jonathon Leipsic, T Lee, Robert Enns, Brian Bressler, Greg Rosenfeld

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalprotectinMedicineInternal medicineGastroenterologyBiomarkerGold standard (test)Inflammatory bowel diseaseInflammationCohortDiseaseLogistic regressionCrohn's diseaseFaecal calprotectin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crohn’s disease (CD) is a condition that affects young individuals. Clinically assessed disease activity by a Gastroenterologist is the gold standard for identifying patients with active inflammation and relapse. Fecal Calprotectin (FC) is a biomarker that is an independent indicator of active inflammation. Bressler et al has shown that FC levels <100 µg/g strongly predict quiescent CD, and those >250 µg/g strongly predict active inflammation/relapse. FC levels between 100–250 µg/g is an indeterminate zone that warrants further testing to confirm the presence/absence of disease. Computed tomography enterography (CTE) is a proposed next test. Recent research has shown that low-dose CTE using model-based iterative reconstruction (MBIR) is non-inferior to standard dose CTE for identifying signs of small bowel inflammation. To assess the utility of MBIR CTE signs, in patients with intermediate FC levels, for predicting those who would have active inflammation on clinical assesment. A single-center, retrospective cohort study of 163 patients subjected to clinical assessment, FC measurement and low dose CTE to evaluate CD activity between November 2012 & February 2015. The CTE studies for each patient were reviewed by two radiologists for radiographic findings of small bowel CD inflammation. Clinically assessed disease activity by a Gastroenterologist served as the reference standard. Multivariate logistic regression was used to build a scoring equation based on FC levels & radiographic signs to predict active disease in the reference standard. Of the 163 patients, 92 (56%) patients had active inflammation based on clinical assessment. Sixty-five (71%) of the 92 patients clinically diagnosed with active inflammation also had CTE that was deemed active by overall radiologist impression. Fifty (70%) of the 71 patients clinically diagnosed with inactive inflammation also had CTE that was deemed inactive by overall radiologist impression. Sensitivity, specificity, PPV & NPV of overall radiologic impression for CD activity was 0.70, 0.71, 0.75, 0.65, respectively. 138 patients had measured FC levels. Seventy-eight (57%) had clinically active disease & 60 (43%) had clinically inactive disease. In those with active disease, 16 (20%), 13(17%) & 49(63%) had FC levels <100 µg/g, 100–250 µg/g, >250 µg/g, respectively. In those with inactive disease, 53 (88%), 7(12%) & 0(0%) had FC levels <100 µg/g, 100–250 µg/g, >250 µg/g, respectively. An equation based on mural stratification & FC level predicted active disease the best. This equation had a sensitivity, specificity, PPV, NPV & accuracy of 0.82, 0.90, 0.91, 0.79 & 0.85, respectively. In patients with FC levels between 101–250, MBIR CTE is a reasonable further test to confirm the presence/absence of disease 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,213 · 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
Résumé présentoui

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