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Enregistrement W3028631995 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjaa103

Appraisal of the PIBD-classes Criteria: A Multicentre Validation

2020· article· en· W3028631995 sur OpenAlexaff
Oren Ledder, Micol Sonnino, Liron Birimberg‐Schwartz, Johanna C. Escher, Richard K. Russell, Esther Orlanski‐Meyer, Manar Matar, Amit Assa, Raffi Lev Tzion, Eyal Shteyer, Anne M. Griffiths, Dan Turner

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUlcerative colitisInflammatory bowel diseaseCohortMedicineAlgorithmDiseaseArtificial intelligenceCrohn's diseaseGastroenterologyInternal medicineMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The PIBD-classes criteria were developed to standardise the classification of children with inflammatory bowel disease [IBD], from Crohn's disease [CD], through IBD-unclassified [IBD-U], to typical ulcerative colitis [UC]. We aimed to further validate the criteria and to explore possible modifications. METHODS: This was a multicentre retrospective cohort study of children diagnosed with IBD with at least 1 year of follow-up. Clinical, radiological, endoscopic, and histological data were recorded at diagnosis and latest follow-up, as well as the 23 items of the PIBD-classes criteria. The PIBD-classes criteria were assessed for redundant items, and a simplified algorithm was proposed and validated on the original derivation cohort from which the PIBD-classes algorithm was derived. RESULTS: Of the 184 included children [age at diagnosis 13 ± 3 years, 55% males], 122 [66%] were diagnosed by the physician with CD, 17 [9%] with IBD-U, and 45 [25%] with UC. There was high agreement between physician-assigned and PIBD-classes generated diagnosis for CD [93%; eight patients moved to IBD-U] and for UC [84%; six moved to IBD-U and one to CD]. A simplified version of the algorithm with only 19 items is suggested, with comparable performance to the original algorithm [81% sensitivity and 81% specificity vs 78% and 83% for UC; and 79% and 95% vs 80% and 95% for CD, respectively]. CONCLUSIONS: The PIBD-classes algorithm is a useful tool to facilitate standardised objective classification of IBD subtypes in children. A modified version of the PIBD-classes maintains accuracy of classification with a simplified algorithm.

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)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,091
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,091
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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