Analysis of Using the Total White Blood Cell Count to Define Severe New‐onset Ulcerative Colitis in Children
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».