Association Between Serological Markers and Crohn’s Disease Activity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim was to study the association between six serological markers and Crohn's disease (CD) activity at an inflammatory bowel disease (IBD) referral center. METHODS: We designed a retrospective cohort study using adults (> 18 years) with CD followed for at least 1 year at University of Alabama at Birmingham. Baseline serological markers ASCA-IgA, ASCA-IgG, anti-OmpC IgA, anti-CBir1 IgG, anti-A4Fla2 IgG and anti-FlaX IgG were drawn at initial visit. Poisson regression was used to assess the longitudinal relationship between these markers drawn at baseline and rate of active clinical disease during follow-up. RESULTS: Each marker, from 135 patients, was categorized into high vs. low. A Poisson regression model adjusted for age, gender, race, duration of disease, obesity, proton pump inhibitor; steroid and thiopurine use, and disease location demonstrated that CD patients with high anti-CBir1 IgG at baseline were approximately twice more likely to have active clinical disease (incidence rate ratio (IRR) 2.06, 95% confidence interval (CI) 1.28 - 3.33, P = 0.0032). The unadjusted Poisson regression model for A4Fla2 IgG antibody level did suggest that a high A4Fla2 IgG at baseline was associated with a higher likelihood of active CD (IRR 1.64, 95% CI 1.07, 2.53, P = 0.0238) which however, upon adjustment based on effect size, was not significant. The other four antibodies did not appear to predict clinical course. CONCLUSIONS: High levels of anti-CBir1 IgG appear to be associated with a greater likelihood of active CD. Whether routine baseline testing for anti-CBir1 IgG to predict a more active clinical course is warranted needs more research.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».