Assessment of Endoscopic Healing by Using Advanced Technologies Reflects Histological Healing in Ulcerative Colitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several studies have reported that ulcerative colitis [UC] patients with endoscopic mucosal healing may still have histological inflammation. We investigated the relationship between mucosal healing defined by modified PICaSSO [Paddington International Virtual ChromoendoScopy ScOre], Mayo Endoscopic Score [MES] and probe-based confocal laser endomicroscopy [pCLE] with histological indices in UC. METHODS: A prospective study enrolling 82 UC patients [male 66%] was conducted. High-definition colonoscopy was performed to evaluate the activity of the disease with MES assessed with High-Definition MES [HD-MES] and modified PICaSSO and targeted biopsies were taken; pCLE was then performed. Receiver operating characteristic [ROC] curves were plotted to determine the best thresholds for modified PICaSSO and pCLE scores that predicted histological healing according to the Robarts Histopathology Index [RHI] and ECAP 'Extension, Chronicity, Activity, Plus' histology score. RESULTS: A modified PICaSSO of ≤ 4 predicted histological healing at RHI ≤ 3, with sensitivity, specificity, accuracy and area under the ROC curve [AUROC] of 89.8%, 95.7%, 91.5% and 95.9% respectively. The sensitivity, specificity, accuracy and AUROC of HD-MES to predict histological healing by RHI were 81.4%, 95.7%, 85.4% and 92.1%, respectively. A pCLE ≤ 10 predicted histological healing with sensitivity of 94.9%, specificity of 91.3%, accuracy of 93.9% and AUROC of 96.5%. An ECAP of ≤ 10 was predicted by modified PICaSSO ≤ 4 with accuracy of 91.5% and AUROC of 95.9%. CONCLUSION: Histological healing by RHI and ECAP is accurately predicted by HD-MES and modified virtual electronic chromoendoscopy PICaSSO, endoscopic score; and the use of pCLE did not improve the accuracy any further.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».