The Sclerosing Cholangitis Outcomes in Pediatrics (SCOPE) Index: A Prognostic Tool for Children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Disease progression in children with primary sclerosing cholangitis (PSC) is variable. Prognostic and risk-stratification tools exist for adult-onset PSC, but not for children. We aimed to create a tool that accounts for the biochemical and phenotypic features and early disease stage of pediatric PSC. APPROACH AND RESULTS: We used retrospective data from the Pediatric PSC Consortium. The training cohort contained 1,012 patients from 40 centers. We generated a multivariate risk index (Sclerosing Cholangitis Outcomes in Pediatrics [SCOPE] index) that contained total bilirubin, albumin, platelet count, gamma glutamyltransferase, and cholangiography to predict a primary outcome of liver transplantation or death (TD) and a broader secondary outcome that included portal hypertensive, biliary, and cancer complications termed hepatobiliary complications (HBCs). The model stratified patients as low, medium, or high risk based on progression to TD at rates of <1%, 3%, and 9% annually and to HBCs at rates of 2%, 6%, and 13% annually, respectively (P < 0.001). C-statistics to discriminate outcomes at 1 and 5 years were 0.95 and 0.82 for TD and 0.80 and 0.76 for HBCs, respectively. Baseline hepatic fibrosis stage was worse with increasing risk score, with extensive fibrosis in 8% of the lowest versus 100% with the highest risk index (P < 0.001). The model was validated in 240 children from 11 additional centers and performed well. CONCLUSIONS: The SCOPE index is a pediatric-specific prognostic tool for PSC. It uses routinely obtained, objective data to predict a complicated clinical course. It correlates strongly with biopsy-proven liver fibrosis. SCOPE can be used with families for shared decision making on clinical care based on a patient's individual risk, and to account for variable disease progression when designing future clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».