Development of Reliable, Valid and Responsive Scoring Systems for Endoscopy and Histology in Animal Models for Inflammatory Bowel Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Although several endoscopic and histopathologic indices are available for evaluating the severity of inflammation in mouse models of colitis, the reliability of these scoring instruments is unknown. Our aim was to evaluate the reliability of the individual items in the existing indices and develop new scoring systems by selection of the most reliable index items. METHODS: Two observers scored the histological slides [n = 224] and endoscopy videos [n = 201] from treated and untreated Interleukin[IL]-10 knock-out and T-cell transferred SCID mice. Intra-rater and inter-rater reliability for endoscopy and histology scores, and each individual item, were measured using intraclass correlation coefficients [ICCs]. The Mouse Colitis Histology Index [MCHI] and Mouse Colitis Endoscopy Index [MCEI] were developed using the most reliable items. Both were correlated to the colon density and to each other and were evaluated for their ability to detect changes in pathobiology. RESULTS: The intraclass correlation coefficients (ICCs) for inter-rater agreement (95% CIs) for the total histology and endoscopy scores were 0.90 [0.87-0.92] and 0.80 [0.76-0.84], respectively. The MCHI and MCEI were highly correlated with colon density, with a Spearman Rho = 0.81[0.75-0.85] and 0.73 [0.66-0.79], respectively, and with each other, Spearman Rho = 0.71 [0.63-0.77]. The MCHI and MCEI were able to distinguish between the experimental groups within the models, with pairwise differences between the treated and untreated groups being statistically significant [p < 0.001]. CONCLUSIONS: These histological and endoscopic indices are valid and reliable measures of intestinal inflammation in mice, and they are responsive to treatment effects in pre-clinical studies.
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 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 | 0,040 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».