Fecal calprotectin role in diagnosis of ulcerative colitis and treatment follow-up
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Ulcerative colitis usually affects the rectum and potentially can involve the whole colon. Noninvasive methods such as fecal calprotectin measurement may be considered as a reliable and inexpensive approach in assessing disease severity or treatment change strategy. Methods In this retrospective cross-sectional study, records of 56 ulcerative colitis patients who hospitalized with exacerbation between May 2016 and April 2017 were assessed based on IBD Data Bank Software in Gastrointestinal and Liver Diseases and Research Center (GLDRC), Guilan province, Iran between. A questionnaire of demographic characteristics, clinical findings and fecal calprotectin level was completed. Montreal classification severity of ulcerative colitis and Mayo disease activity index were scored. Data were analyzed for descriptive and analytical analysis. Results Fecal calprotectin was significantly different in terms of disease severity based on both Mayo score (p = 0.007) and Montreal classification (p = 0.001). In patients with mild symptoms, no increase in fecal calprotectin was observed, but in patients with moderate and severe elevations in fecal calprotectin levels was significant. Also, C-Reactive Protein surge was related to disease severity (p = 0.02). Furthermore, regression comparison among high-chance patients based on fecal calprotectin was significantly related to higher Erythrocyte Sedimentation Rate levels and smoking, p = 0.01 and p = 0.05, respectively. Conclusion It seems fecal calprotectin levels are related to the disease severity. Non-invasive methods, such as fecal calprotectin assay, may seem to be an alternative to aggressive, costly and time-consuming methods, such as colonoscopy and biopsy, to reduce the suffering of patients and ultimately help improve the patients’ life quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».