OP015 Biomarker correlation with endoscopic outcomes in patients with Crohn’s disease: data from CALM
Notice bibliographique
Résumé
Management of Crohn’s disease (CD) is moving towards the therapeutic goal of mucosal healing using biomarkers of inflammation, faecal calprotectin (FC) and C-reactive protein (CRP), to optimise therapy. CALM demonstrated superior endoscopic outcomes in patients whose treatment was escalated based on a tight control algorithm using symptoms and biomarkers than in patients managed conventionally,1 but the optimal biomarker cut-offs to predict mucosal healing have not been established. In this analysis from CALM, association of endoscopic outcomes with FC and CRP cut-offs was investigated. Adult patients with CD (N = 244) were assessed for association of mucosal healing (CD Endoscopic Index of Severity [CDEIS] < 4) and no deep ulcers (primary endpoint in CALM) and endoscopic response (CDEIS decrease >5 from baseline [BL]) with levels of FC and CRP at 48 weeks using Chi-square test. Analysed cut-offs for FC (<250 or ≥250 µg/g) and CRP (<5 or ≥5 mg/l) at 48 weeks were based on criteria for treatment escalation in the tight control group. Data are summarised as observed in patients with both endoscopic outcome and biomarker level. Association between the two endoscopic endpoints and CRP and FC cut-offs at 48 weeks is shown in Table. Significantly greater proportions of patients with CRP concentrations of <5 mg/l achieved endoscopic outcomes in CALM. Similar findings, to a greater extent, were associated with FC <250 μg/g. Even higher proportion of patients achieved the two endoscopic endpoints when both CRP and FC were considered. Correlation of biomarker cut-offs with endoscopic outcomes is an important finding for future management of CD. Additional studies are needed to further define the biomarker cut-offs. 1. Colombel J-F, et al. Lancet, 2017.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».