Incorporating Fecal Calprotectin Into Clinical Practice for Patients With Moderate-to-Severely Active Ulcerative Colitis Treated With Biologics or Small-Molecule Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We applied the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation framework to evaluate the performance of fecal calprotectin (FC) as an alternative to endoscopy in patients with moderate-to-severe ulcerative colitis (UC) treated with a biologic agent or tofacitinib. METHODS: Individual participant data from the trials of infliximab, golimumab, vedolizumab, and tofacitinib for UC were pooled to generate prevalence of endoscopic activity (Mayo endoscopy score) across different combinations of the rectal bleeding score (RBS) and stool frequency score (SFS). These estimates were then combined with the data from an updated systematic review of the operating properties of FC to generate clinical scenario-specific assessments of the performance of FC as a predictor of endoscopic disease activity. A prespecified threshold of acceptability for false-negative (FN) and false-positive (FP) test results was set at 5%. RESULTS: For patients with UC achieving RBS 0 + SFS 0/1, FC ≤ 50 μg/g may avoid endoscopy in 50% patients with a FN rate <5%. Similarly, for patients with RBS 2/3 + SFS 2/3, FC ≥ 250 μg/g potentially avoids endoscopy in approximately 50% patients with an FP rate <5%. The greatest uncertainty in the diagnostic performance for FC was observed in patients with UC achieving RBS 0 but having SFS 2/3, where FN and FP rates were consistently >10%, and endoscopic evaluation may be warranted. DISCUSSION: Two clinical scenarios were identified where FC can be used with confidence for monitoring treatment response to biologics or tofacitinib in patients with UC without the requirement for endoscopy.
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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 | 0,042 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».