P148 Reproducibility of PICaSSO score by using narrow banding images (NBI) to assess mucosal and histological healing in ulcerative colitis (UC) patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The endoscopic and histological healing are key therapeutic targets in ulcerative colitis(UC) patients. PICaSSO (Paddington International virtual ChromoendoScopy ScOre)1,2 is a new Virtual Chromoendoscopy Endoscopic (VCE) score to better define mucosal healing by mucosal and vascular features. Originally validated using iSCAN platform, the aim of this study was to evaluate the reproducibility of PICaSSO with NBI near focus platform and to assess if this could predict histological healing. Methods We prospectively studied 78 UC patients (mean age 43.4 years, 52.6% male) who underwent colonoscopy for colitis assessment or surveillance using NBI near focus (Olympus, Japan). Endoscopic activity was assessed by using ulcerative colitis Endoscopic Index of Severity (UCEIS) and PICaSSO; whilst histological activity was scored by the Robarts Histology Index (RHI). ROC curves were performed to evaluate sensitivity, specificity and accuracy of endoscopy scores to predict histological healing. Results Out of 78 patients, 47 (60.3%) were in clinical remission according to the partial Mayo score. 28(35.9%) and 32(41.0%) were in endoscopic remission according to UCEIS≤1 and PICaSSO≤3, respectively. The best cut-off of UCEIS to predict histological healing was less or equal to 1. Sensitivity, specificity and accuracy were 84.6% (95% CI 63.5, 96.4), 88.5% (95% CI 70.1, 97.8) and 87.2% (95% CI 75.6, 93.6), respectively. The Area Under the ROC curve (AUROC) was 93.3% (95% CI 88.2, 98.3). The best threshold of PICaSSO in the prediction of histological healing was less or equal to 3. PICaSSO ≤ 3 have sensitivity of 96.2% (95% CI 76.9, 100), specificity of 86.5% (95% CI 67.3, 96.2) and accuracy of 89.7% (95% CI 77.6, 96.2) to predict histological healing, estimated as RHI ≤ 3. The AUROC was 95.3% (95% CI 91.1, 99.5). Conclusion PICaSSO VCE score can be easily and accurately reproduced with NBI near focus platform and it has better operating characteristics than UCEIS to predict histological healing defined by RHI. Reference
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».