Anti‐<i>Saccharomyces cerevisiae</i> Antibodies as a Prognostic Biomarker in Children With Crohn Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although anti-Saccharomyces cerevisiae antibodies (ASCAs) could be a useful biomarker in differentiating Crohn disease (CD) from ulcerative colitis (UC), their role as prognostic markers in children with CD has been underinvestigated. This longitudinal prospective observational study aimed to assess the prognostic value of ASCA status among children with CD managed using biologics. METHODS: The study population comprised children with inflammatory bowel disease diagnosed with CD from 2012 to 2018. Cox regression model with adjustment for a priori covariates was used to examine the response to anti-tumor necrosis factor (TNF) biological therapy among ASCA-positive patients in comparison to ASCA-negative patients. RESULTS: There were 273 measurements available from the study cohort comprising children with CD, who were followed up for a median duration of 14 months (interquartile range 5-42). ASCA-positive patients had a higher risk for moderate to severe clinical disease (odds ratio 2.88; 95% confidence interval [CI] 1.2-7.55) and extensive endoscopic distribution (odds ratio 3.30; CI 1.12-9.74) at baseline in comparison to ASCA-negative patients, respectively. In comparison to ASCA immunoglobulin G (IgG)-negative patients, ASCA IgG-positive patients who were treated with biologics had a significantly lower relapse rate (adjusted hazard ratio 0.12; CI 0.02-0.93). Ten (14%) patients had an unstable ASCA value with either ASCA immunoglobulin A or ASCA IgG status changing from positive to negative or vice versa. CONCLUSIONS: ASCA-positive children with CD present with more extensive (endoscopic) and clinically severe disease. ASCA IgG is a useful prognostic marker among children with CD who receive biologics.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».