Objectifying the Crohnʼs Disease Activity Index (CDAI): Can We Teach an Old Score New Tricks?: Presidential Poster
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The CDAI has known limitations, but is still a widely used and accepted instrument in the conduct of clinical trials. Advances in disease assessment and monitoring have led to the development of non-invasive, objective biomarkers of inflammatory disease activity. The CDAI's utility for accurately measuring inflammatory disease burden in CD is questionable. The objective of this study was to compare the predictive ability of patient-reported outcome (PRO)-based and biomarker-based models for endoscopic inflammatory disease activity in subjects with CD. Methods: Between 2004 and 2006, 164 adults with established CD undergoing clinically indicated ileocolonoscopy were recruited to participate in this study. Demographic (gender, age, smoking status, BMI), disease-related (CDAI, number of resections), endoscopic (SES-CD), and biomarker (fecal calprotectin [FC[, IL-6, hsCRP) variables were collected. Endoscopists were blinded to biomarker and CDAI values. The SES-CD was the independent variable against which CDAI was compared. Eight variables from the original CDAI, along with 6 new variables (BMI, smoking status, surgical resection, FC, IL-6, hsCRP) were selected to explore their influence on predictive accuracy for endoscopic disease activity. Simple Poisson regression was performed on each of the variables individually. A robust multivariate model was built using a cross-validated bootstrapping approach. Results: In univariate pre-screening, antidiarrheal/opiate use, smoking status, and presence of resection correlated weakly with the SES-CD score. Abdominal mass, IL-6, and standardized weight were dropped from the model. The remaining variables were added to a bootstrapaggregating (bagging) Poisson regression model. Five variables significantly and consistently related to SES-CD in a multivariate Poisson regression model: number of liquid or soft stools, sum of 7-day abdominal pain ratings, hematocrit (Hct), FC, and hsCRP. For the prediction of SES-CD ≥3 versus ≤ 2, the area under the curve (AUC) was 0.552 (95% CI: [0.543, 0.562]), with sensitivity and specificity of 65.2% and 51.8% for CDAI, compared to 0.682 AUC (95% CI: [0.673, 0.691]) with sensitivity and specificity of 51.1% and 82.9% for the new model, and 0.598 AUC (95% CI: [0.590, 0.608]) with sensitivity and specificity values of 34.2% and 86.4% for a PRO-exclusive model. Conclusion: The CDAI correlates poorly with SES-CD. Incorporation of inflammatory biomarkers into models can improve predictive accuracy for endoscopically active disease. PRO-exclusive models remain inferior to biomarker-based models. Model adaptation to account for variability in SES-CD subcomponents related to inter-subject variability will be explored in the future.
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 | 0,014 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».