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Enregistrement W3033295771 · doi:10.1097/mpg.0000000000002797

Analysis of Using the Total White Blood Cell Count to Define Severe New‐onset Ulcerative Colitis in Children

2020· article· en· W3033295771 sur OpenAlexaff
David Mack, Bradley Saul, Brendan Boyle, Anne M. Griffiths, Cary G. Sauer, James Markowitz, Neal S. LeLeiko, David J. Keljo, Joel R. Rosh, Susan S. Baker, Steve Steiner, Melvin B. Heyman, Ashish Patel, Robert N. Baldassano, Joshua D. Noe, Paul A. Rufo, Subra Kugathasan, Thomas D. Walters, Alison Marquis, Sonia Thomas, Lee A. Denson, Jeffrey S. Hyams

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Gastroenterology and Nutrition · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of TorontoNovelis (Canada)Children's Hospital of Eastern OntarioHospital for Sick ChildrenUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineUlcerative colitisWhite blood cellInternal medicineErythrocyte sedimentation rateGastroenterologyCohortProspective cohort studyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The aim of this study was to assess common laboratory tests in identifying severe ulcerative colitis in children at diagnosis. METHODS: A cohort of 427 children 4 to 17 years of age newly diagnosed with ulcerative colitis (UC) was prospectively enrolled. Boosted classification trees were used to characterize predictive ability of disease attributes based on clinical disease severity using Pediatric Ulcerative Colitis Activity Index (PUCAI), severe (65+) versus not severe (<65) and total Mayo score, severe (10-12) versus not severe (<10); mucosal disease by Mayo endoscopic subscore, severe (3) versus not severe (<3); and extensive disease versus not extensive (left-sided and proctosigmoiditis). RESULTS: Mean age was 12.7 years; 49.6% (n = 212) were girls, and 83% (n = 351) were Caucasian. Severe total Mayo score was present in 28% (n = 120), mean PUCAI score was 49.8 ± 20.1, and 33% (n = 142) had severe mucosal disease with extensive involvement in 82% (n = 353). Classification and regression trees identified white blood cell count, erythrocyte sedimentation rate, and platelet count (PLT) as the set of 3 best blood laboratory tests to predict disease extent and severity. For mucosal severity, albumin (Alb) replaced PLT. Classification models for PUCAI and total Mayo provided sensitivity of at least 0.65 using standard clinical cut-points with misclassification rates of approximately 30%. CONCLUSIONS: A combination of the white blood cell count, erythrocyte sedimentation rate, and either PLT or albumin is the best predictive subset of standard laboratory tests to identify severe from nonsevere clinical or mucosal disease at diagnosis in relation to objective clinical scores.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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