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Enregistrement W2999128637 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjz203.369

P240 CDEIS score of 2 is optimal cut-off associated with lower risk of disease progression in early Crohn’s disease: Data from the CALM study

2020· article· en· W2999128637 sur OpenAlexaff
Ryan C. Ungaro, Robyn Jordan, Clara Yzet, Peter Bossuyt, Filip Baert, Tomáš Vaňásek, G R D’Haens, V Joustra, Remo Panaccione, Gottfried Novacek, Walter Reinisch, Alessandro Armuzzi, Oleksandr Golovchenko, O Prymak, Adrian Goldiș, Simon Travis, Xavier Hébuterne, Marc Ferrante, Gerhard Rogler, Mathurin Fuméry, Silvio Danese, Grażyna Rydzewska, Benjamin Pariente, Erik Hertervig, C Stanciu, Mélanie Serrero, Mircea Diculescu, Laurent Peyrin‐Biroulet, David Laharie, John Wright, Fernando Gomollón, Gordeeva Irina, Stefan Schreiber, Satoshi Motoya, Per M. Hellström, J Halfvarson, J F Colombel

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCrohn's diseaseInternal medicineGastroenterologyProportional hazards modelDiseaseSurgeryFistula

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The optimal endoscopic target in early Crohn’s disease (CD) that limits long-term disease complications is unknown. Methods We analysed medical records from patients who had follow-up data since the end of CALM. Patients with Crohn’s disease endoscopic index of severity (CDEIS) scores at the end of CALM were included. The primary outcome was a composite of major adverse outcomes reflecting CD progression: new internal fistula/abscess, stricture, perianal fistula/abscess, CD hospitalisation, or CD surgery since the end of CALM. We compared median CDEIS and per cent improvement from baseline CDEIS. Youden index analysis was used to identify optimal CDEIS cut-off score associated with CD progression. Kaplan–Meier and Cox regression methods were used to compare rates of progression by different CDEIS targets. Multivariable models were adjusted for age, prior surgery, and stricturing behaviour. Results 110 patients with median age 28 (IQR 22–38) years, disease duration 0.2 (0.1–0.5) years, and median follow up of 3.1 (1.9–4.4) years were included. Eleven per cent had a history of stricture, 5.5% history of surgery, and 52% were originally in the tight control arm of the CALM study. Median CDEIS score at end of CALM was 3 (0–5.4) and 32 (29%) patients had disease progression. Baseline median CDEIS score was similar between those with and without progression [10.9 (7.5–15.5) vs. 11.9 (8–17.5)]. Median CDEIS score at the end of CALM was higher among those with progression [1.3 (0–5.1) vs. 4.9 (3–9.1), p < 0.001)]. Patients within higher quartiles of CDEIS score had higher rates of progression over time (Figure 1). Patients without disease progression had a greater median decrease in CDEIS score from baseline to end of CALM [90% (60–100%) vs. 50% (30–80%), p < 0.001]. The optimal CDEIS score cut-off was 2 with sensitivity 84%, specificity 60% and NPV 90% for progression. Patients with CDEIS ≤ 2 had less progression over time compared with patients with > 50% improvement from baseline CDEIS (not reaching CDEIS ≤ 2) and those not meeting either endpoint (Figure 2). On adjusted analysis, CDEIS score ≤ 2 was associated with a decreased risk of progression (aHR 0.23, 95% CI 0.09–0.56). Conclusion In early CD, a CDEIS score ≤ 2 is optimal cut-off associated with a lower risk of disease progression.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,250 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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