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Enregistrement W3037747934 · doi:10.1093/ibd/izaa163

Fecal Calprotectin Thresholds to Predict Endoscopic Remission Using Advanced Optical Enhancement Techniques and Histological Remission in IBD Patients

2020· article· en· W3037747934 sur OpenAlexaff
Rosanna Cannatelli, Alina Bazarova, Davide Zardo, Olga Maria Nardone, Uday N. Shivaji, Samuel C. Smith, Georgios V. Gkoutos, Chiara Ricci, Xianyong Gui, Subrata Ghosh, Marietta Iacucci

Notice bibliographique

RevueInflammatory Bowel Diseases · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésCalprotectinMedicineGastroenterologyInternal medicineUlcerative colitisReceiver operating characteristicDiagnostic accuracyChromoendoscopyCrohn's diseaseColonoscopyArea under the curveInflammatory bowel diseaseDiseaseColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Fecal calprotectin (FC) is a common surrogate marker of mucosal healing (MH) in patients with ulcerative colitis (UC) and Crohn's disease (CD). We investigated the optimum FC thresholds for defining endoscopic remission (ER) and histological remission (HR) using advanced endoscopic techniques. PATIENTS AND METHODS: In this cross-sectional study, we collected clinical, endoscopic, histological data, and FC from 76 UC and 41 CD patients. Receiver operating characteristic curves were created to evaluate the optimum cut-off of FC to predict ER evaluated by Mayo Endoscopic Score (MES), Ulcerative Colitis Endoscopic Index of Severity (UCEIS), and modified PICaSSO (Paddington International Virtual Chromoendoscopy Score) for UC patients and Simple Endoscopic Score (SES-CD) in CD patients; and HR was scored by the Robarts Histology Index (RHI) and Nancy Index for UC and modified Riley for CD. RESULTS: In UC patients, the best thresholds of FC to identify ER calculated with MES, UCEIS, and modified PICaSSO were 112, 148, and 161 mcg/g with accuracy of 86.9% 86.8%, and 81.6%, respectively. The best value of FC to predict HR was 112 mcg/g and 172 mcg/g with accuracy of 84.2% and 81.6% for RHI and Nancy Index, respectively.In CD patients, the best cut-off of FC to predict ER was 96 mcg/g with accuracy of 82.9%. The HR was best predicted by an FC value of 225 mcg/g with accuracy of 75.6%. CONCLUSIONS: The FC value threshold between 112 and 172 mcg/g could identify ER and HR in UC patients, whereas a value under 225 mcg/g should be considered for CD patients.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations36
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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