P227 Defining faecal calprotectin thresholds to predict endoscopic and histological healing in ulcerative colitis (UC) by using advanced optical enhancement techniques
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Faecal calprotectin (FC) is the most common surrogate marker of mucosal healing (MH) in UC. A number of endoscopic and histologic scoring systems in UC have been developed for defining MH. We report the optimum FC thresholds for defining MH using all the assessment methods. Methods In a prospective study we collected all clinical, endoscopic and histologic data and FC from 76 UC patients (mean age 44.2y, 50.0% male) who attended endoscopy unit for colitis assessment or surveillance. Endoscopic scores were determined by the same endoscopist (MI) and included Mayo Endoscopic Score (MES), Ulcerative Colitis Endoscopic Index of Severity (UCEIS) and PICaSSO (Paddington International virtual ChromoendoScopy ScOre). Histological activity was scored by the Robarts Histology Index (RHI) and Nancy Index by the same pathologist (DZ). Faecal calprotectin was assayed using Buhlmann faecal turbo test, particle enhanced turbidimetric immunoassay. ROC curves were performed to evaluate sensitivity, specificity and accuracy of the optimum cut-off of FC to predict endoscopic and histological healing. Results The best cut-off for FC to predict endoscopic healing calculated as Picasso≤3 was 161 μg/g with Area Under ROC curve (AUROC) of 85.3% (95% CI 76.2, 94.4). Sensitivity, specificity and accuracy were 87.9% (95% CI 57.6, 100), 76.7% (95% CI 53.5, 90.7) and 81.6% (95% CI 68.4, 89.5), respectively. While, the best threshold of FC to predict UCEIS≤1 was 148 μg/g with AUROC of 89.2 (95% CI 81.9, 96.5). Sensitivity was 93.5% (95% CI 50.5, 100), specificity 82.2% (95% CI 53.3, 91.1) and accuracy 86.8% (95% CI 69.7, 92.1). The best threshold for FC to predict MES equal to 0, was 112 μg/g, with AUROC of 89.6 μg/g, (95% CI 82.5, 96.7). Sensitivity, specificity and accuracy were 89.7%ww (95% CI 39.2, 100), 85.1% (95% CI 55.3, 93.6) and 86.9% (95% CI 68.4, 92.1), respectively. The best value of FC to predict histological healing with RHI≤3 was 112μg/g with AUROC of 88.0% (95% CI 80.6, 95.4). Sensitivity, specificity and accuracy were 88.5% (95% CI 53.8, 100), 80.0% (95% CI 62.0, 90.0) and 82.9% (95% CI 72.5, 89.5), respectively. When used Nancy≤1 FC cut-off to predict healing was 172 μg/g with AUROC of 87.1% (95% CI 78.6, 95.6). Sensitivity was 96.4% (95% CI 60.7, 100), specificity 72.9% (54.2, 85.4) and accuracy 81.6% (69.7, 89.5). Conclusion Advanced enhancement technologies can accurately define the level of FC to predict endoscopic and histological healing in UC. The optimum FC threshold for MH by PICaSSO and by Nancy was similar (161 and 172 μg/g respectively), while the FC threshold for mucosal healing by MES and by RHI was 112 μg/g. The FC threshold for determining MH in clinical practice should be lower than at least 200 μg/g.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».