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Enregistrement W2914685553 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjy222.310

P186 Faecal calprotectin (FCal): a valuable non-invasive tool in the management of IBD

2019· article· en· W2914685553 sur OpenAlexaboutno aff
Alicia M. Sambuelli, Ángel Gil, Silvia Negreira, Paula Chavero, Pilar Martínez Tirado, Sergio P. Huernos, S Goncalves, G.M. Goldberg, N Letwin

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueS100 Proteins and Annexins
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternal medicineFaecal calprotectinMedicineGastroenterologyClinical phenotypeBasal (medicine)CalprotectinPhenotypeBiologyBiochemistryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

FCal emerged as useful tool for IBD management, but varied assay methods, cut-offs, scenarios, phenotypes and populations may influence usefulness. Two substudies were designed: (1) To investigate the value of FCal in mucosal healing (MH) prediction (optimal cut-off, specificity, sensitivity, PPV, NPV) and thresholds for clinical activity and phenotypes and (2) to evaluate the ability of FCal monitoring in IBD in remission to predict relapse. FCal was determined with Bühlmann® ELISA in IBD patients. from a Latin-American centre. Substudy-1 (MH prediction and activity/pattern of IBD): Included 100 IBD patients: (44 UC 56 CD), who underwent routine colonoscopy (VCC) with categorisation by IBSEN score (Frøslie KF, 2007) ‘MH’(scores 0–1) and ‘non-MH’, colleting FCal samples within previous week. Optimal FCal cut-off for ‘MH’prediction (opt-MH cut-off) was calculated (ROC analysis). Substudy-2 (Prediction of relapse): included 50 UC and 50 CD in clinical remission (≥3 months), FCal: basal, ≥biannual, VCC basal/final. Analysis: Kaplan–Meier survival analysis for FCal levels above and below opt-MH cut-off. Mean follow-up 23.0 ± 11.8 months. Global definitions of clinical activity: P.Mayo (UC), HBI (CD), Location/Extent (Montreal). Substudy-1: FCal levels (Mean ± SD) in patients. with ‘MH’ were significant lower vs. ‘Non-MH’: UC (191.3 ± 174.6 vs. 621.1 ± 368.3, p = 0.0001) and CD (237.0 ± 196.9 vs. 618.5 ± 319.3, p < 0.0001) Kruskal–Wallis. Opt-MH cut-off was 242 μg/g, AUC 0.84 (95% CI 0.753–0.906) p = 0.0001, sensitivity: 76.4%, specificity: 84.5%, PPV: 85.7%, NPV: 74.5%. By clinical criteria FCal was lower (p < 0.0001) in remission vs. activity in UC (165.7 ± 14.1 vs. 630.3 ± 349.6) and CD (276.4 ± 250.1 vs. 662.1 ± 289.9), but the cut-off was higher (284 μg/g) than opt-MH cut-off. In endoscopically active CD patients, FCal levels were higher in colonic CD (851.9 ± 232.0) vs. other locations 544.4 ± 313.3 (p = 0.04). Substudy-2: Cumulative probabilities of clinical relapse at 6, 12, 18, 24 months of patients with Fcal ≥ 242 μg/g (n = 34) were 20.6%, 38.2%, 44.7%, 51.6%, and rates with FCal under cut-off (n = 66) were 1.5%, 3.1%, 5.1% and 7.9%, respectively, HR: 14.22 (95% CI 6.18–32.72), p < 0.0001, sensitivity: 85%, specificity 82.7%, PPV: 67.7%, NPV: 93.9%. Globally, relapsed 15 (30%) of UC and 12 (24%) of CD (NS). Clinical relapses with Fcal ≥ 242 were 67.7% vs. 6.1% under cut-off, p < 0.0000001, endoscopic relapses (available in 91 patients) with FCal ≥ 242: 75% (1) Fcal was a good predictor of MH in UC and CD according opt-MH cut-off (242 μg/g), (2) FCal values were significantly lower in remission vs. activity, in UC and CD, but in endoscopically active colonic CD, FCal was higher vs. other locations, (3) FCal showed to be an effective tool to predict relapse for levels above opt-MH cut-off.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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