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Enregistrement W3000436940 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjz203.396

P267 Validation of the short inflammatory bowel disease questionnaire as an outcome measure in Crohn’s disease patients

2020· article· en· W3000436940 sur OpenAlexaboutno aff
Shirley Reggev, G. V. Goran, Orly Sarid, Doron Schwartz, Ruslan Sergienko, Vered Slonim‐Nevo, Michael Friger, Anna Nemirovsky, Ekaterina Vinogradov, Alon Monsonego, Dan Greenberg, Selwyn Odes

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineQuality of life (healthcare)DiseaseCohortInflammatory bowel diseaseCrohn's diseaseCalprotectinGastroenterologyCohort studySeverity of illnessPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Health-related quality-of-life by the self-report, disease-specific Short Inflammatory Bowel Disease Questionnaire (SIBDQ) is increasingly used as an outcome measure in Crohn`s disease (CD) patients in clinical trials. Higher SIBDQ scores indicate better quality-of-life; the range is 10 to 70. However, the construct validity of SIBDQ and its responsiveness to change of disease status require validation. Methods Adult (≥18 years) CD patients (n = 108) with Harvey–Bradshaw Index (HBI) >4 and <16 prospectively filled in the SIBDQ at two time-points (T1, T2) 3 months apart. Medical data at T1 and T2 were collected, and recorded by their physicians in the HBI. Biomarkers of disease activity included Calprotectin and C-reaction protein (CRP), measured at T1 and T2. The construct validity of SIBDQ in relation to biomarkers and HBI was determined by Pearson correlations and group comparisons using Student`s t-test. Statistical significance was taken as p < 0.05. Patients’ medications were prescribed without regard to the study protocol. Results Demographic and medical characteristics (median, %) of the cohort were: age 30 years; females 65%, married/partner 48%; higher education 83%; BMI 22; non-smokers/past-smokers 92%; disease duration 5 years; past Crohn’s disease-related surgery 17%; Montreal classification A2 89%, L2+L3 89%, B1+B2 89%, perianal disease 18%; medications: corticosteroids 4%, 5-ASA 5%, immunomodulators 21%, biologicals 43%. HBI and SIBDQ median scores at T1 and T2 were: HBI: 9 and 4 (p < 0.001); SIBDQ: 43 and 49 (p < 0.001). SIBDQ scores correlated inversely with Calprotectin (r = −0.395, p = .002), CRP (r = −0.208, p = .046), and HBI (r = −0.345, p < 0.001). Baseline HBI scores were used to divide the cohort into two groups for comparison: mild disease (5–7) vs. moderate disease (8–16). Mild disease patients reported higher SIBDQ scores than those with moderate disease (42.7 vs. 39.7, t = 1.96, p = 0.05). Regarding sensitivity of SIBDQ to clinical changes between T1 and T2, we found that change in SIBDQ correlated significantly with change in CRP across these two administrations (r = −0.232, p = 0.042). Finally, defining clinical response in CD as a decrease from baseline HBI score by ≥3 points, SIBDQ change scores were significantly larger in treatment responders (n = 51, M = 6.25) than non-responders (n = 30, M = 1.13, t = −3.042, p = 0.003). Conclusion The SIBDQ measure is a valid assessment of quality-of-life in CD, correlating with biomarkers and sensitive to change of disease activity, with potential for use as a patient-reported outcome in both clinical practice and as a primary end-point in clinical trials.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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