P164 Mucosal healing (MH) assessed with PICaSSO (Paddington International Virtual ChromoendoScopy ScOre) and probe Confocal Laser Endomicroscopy (pCLE) do not reflect histological normalisation using the ECAP (Extent Chronicity Activity Plus) score
Notice bibliographique
Résumé
Ulcerative colitis (UC) is a chronic disease that requires long-term therapy and the achievement of mucosal healing (MH) is the target of the treatment. The new histological score ECAP (Extent Chronicity Activity Plus) has been developed to detect minimal chronic changes. The electronic Virtual Chromoendoscopy Endoscopy (VCE) score PICaSSO (Paddington International Virtual ChromoendoScopy ScOre)1 and probe Confocal Laser Endomicroscopy (pCLE) scores reflect acute histological changes (Robarts Histological Index-[RHI]) well,2 but it is unknown whether these may reflect chronic histological changes. This is a prospective study involving 82 UC patients at the Endoscopy Unit, Foothills Medical Center, University of Calgary, Canada. For each patient, clinical data including follow-up up to 12 months, endoscopic scores (Mayo endoscopic score, PiCasso and pCLE score) and histological ECAP score were determined. The details of ECAP score has already been published.1 Receiver-operating characteristics (ROC) curves were plotted to estimate the cut-offs for PICaSSO and pCLE scores best predicting the MH determined by histological ECAP score. 70 patients (85.4%) were in clinical remission. We have compared the endoscopic scores (MES, PICaSSO, and pCLE) with histological healing defined by ECAP ≤ 4. Only 14 patients (28.6%) with Mayo 0 had ECAP ≤ 4. From the ROC curves, the best cut-off for PICaSSO score was 4, with sensitivity and specificity of 88.9% (95% CI 64.3%-98.6%) and 40.6% (95% CI 28.5%-53.6%), respectively with an area under ROC curve (AUROC) of 69.9% (95% CI 57.2%-82.6%). At this value, out of 54 patients with PICaSSO ≤ 4, only 16 (29.6%) have ECAP ≤ 4. The ROC curves for pCLE showed that the best cut-off point to detect MH (ECAP ≤ 4) was 11 with sensitivity of 94.4% (95% CI 72.7–99.9%) specificity of 31.3% (95% CI 20.2%-44.1%) with AUROC of 71.4% (95% CI 57.9%-84.8%). At this value of pCLE, 17 (27.9%) patient amongst 61 had ECAP ≤ 4. ROC curve for PICaSSO in the prediction of mucosal healing (ECAP ≤ 4) During the follow-up period, 8.06% of patients had a relapse: 80% had PICaSSO score ≤ 4, 80% had pCLE ≤ 11, and only one relapse 20% had ECAP ≤ 4. According our results, the endoscopic scores (PICaSSO and pCLE) are not able to predict histological healing calculated using ECAP (both chronic and acute changes) at the value ≤ 4. An ECAP score ≤4 may however predict stable mucosal healing with few relapses over 12 months. References 1. Iacucci M, Daperno M, Lazarev M, et al. Development and reliability of the new endoscopic virtual chromoendoscopy score: the PICaSSO (Paddington International Virtual ChromoendoScopy ScOre) in ulcerative colitis. Gastrointest Endosc 2017;86:1118–1127.e5. 2. Buda A, Hatem G, Neumann H, et al. Confocal laser endomicroscopy for prediction of disease relapse in ulcerative colitis: a pilot study. J Crohns Colitis 2014;8:304–11.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».