P254 Re-defining the concept of endoscopic and histological healing by using electronic virtual chromoendoscopy and probe confocal endomicroscopy in ulcerative colitis
Notice bibliographique
Résumé
The treatment goal of UC has shifted from symptomatic remission alone to endoscopic and recently histological healing.1 The new validated Virtual Chromoendoscopy (VCE) score, PICaSSO (Paddington International virtual ChromoendoScopy ScOre)1 offering detailed mucosal and vascular assessment, and probe confocal laser endomicroscopy (pCLE) as real time in vivo histology, aimed to re-define the concept of mucosal healing (MH). We specifically explored the magnitude of difference between endoscopy and histology defined MH using refined endoscopic assessments. In total, 82 UC, 8 controls, male 65.6%; mean age 49.9, SD 14.8 were prospectively enrolled at endoscopy unit, University of Calgary. The endoscopic activity was evaluated by Mayo Endoscopic Score (MES) and PICaSSO mucosal and vascular pattern 1 and thereafter with pCLE (Cellvizio, Paris) after IV fluorescein. The pCLE findings were graded as (A) crypt architecture (Grades 1–4); (B) leakage of fluorescein (Grades 1–4); (C) vessel architecture (Grades 1–4); (D) blood flow (Grades 1–4). Histological score (Robarts histological index, RHI) was used to score histological inflammation. Receiver-operating Characteristic (ROC) curves were plotted to calculate the best cut-off threshold of PICaSSO and pCLE scores to predict histological healing. For overall PICaSSO score, the optimum cut-off threshold for predicting histological healing defined as RHI ≤ 6 was 4, with sensitivity of 90.0% (95% CI 75.6–96.2) specificity 100% (95% CI 84.6–100), and accuracy of 92.7% (95% CI 84.8–97.3). The overall PICaSSO score of 4 or less was associated with all patients having an RHI ≤ 6. The best cut-off threshold for pCLE score was 10, with sensitivity 95.0% (95% CI 86.0%–99.0%), specificity 95.5% (95% CI 77.2–99.8) and accuracy of 95.1% (95% CI 88.0–98.7). The accuracy of predicting histological healing using PICaSSO or pCLE were superior to MES 0, which had sensitivity of 80% (95% CI 67.6–89.2), specificity 95.5% (95% CI 77.2–99.9), and accuracy of 84.2% (95% CI 74.4–91.3). ROC curve of PICaSSO and pCLE for predicting histological healing. The new VCE PICaSSO score and pCLE score can predict histological healing defined by RHI accurately. Advances in endoscopy enable close approximation to histology and can accurately re-define in real-time MH. Overall PICaSSO score of 4 or less was associated with RHI ≤ 6 in all patients. Large prospective studies are necessary to ascertain whether, with new endoscopic technologies such as readily available VCE, histology can still provide additional information about course of UC. 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;86:1118–27.
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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».