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Enregistrement W3093742622 · doi:10.14309/01.ajg.0000704696.77507.99

S0662 Evaluating the Optimum Number of Biopsies to Assess Histologic Inflammation in Ulcerative Colitis

2020· article· en· W3093742622 sur OpenAlexaff
Robert Battat, Niels Vande Casteele, Rish K. Pai, Zhongya Wang, Guangyong Zou, John WD McDonald, Marjolijn Duijvestein, Jenny Jeyarajah, Claire E. Parker, Tanja van Viegen, Sigrid Nelson, Brigid S. Boland, Siddharth Singh, Parambir S. Dulai, Mark A. Valasek, Brian G. Feagan, Vipul Jairath, William J. Sandborn

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensWestern UniversityRobarts Clinical Trials
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBiopsyUlcerative colitisHistopathologyHistologyConfidence intervalInternal medicineGastroenterologyPathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Histology is an emerging treatment target in ulcerative colitis (UC). We evaluated the minimum number of biopsies needed to accurately assess histologic activity in UC. METHODS: A convenience sample of UC patients with ≥4 rectosigmoid biopsies, and corresponding clinical and endoscopic data, was obtained from the University of California, San Diego biobank. Histology and endoscopic videos were evaluated by blinded central reading. A 4-biopsy Robarts Histopathology Index (RHI) reference score, consisting of the worst item-level ratings across the 4 biopsies, was compared to 1-, 2-, and 3-biopsy scores. Agreement was evaluated using bivariate errors-in-variable regression analysis (acceptance interval [AI]: ± 0.25 standard deviation of maximum reference score). Geboes (GS) and Visual Analog scale (VAS) estimates were similarly assessed. Subgroup analyses were performed according to endoscopic activity and disease location. RESULTS: A total of 46 patients had ≥ 4 rectosigmoid biopsies available. The 2-biopsy (tolerance interval [TI]: −7.66, 4.79) and 3-biopsy (TI: −4.86, 3.46) RHI scores agreed with the 4-biopsy score, whereas the 1-biopsy score did not (TI: −13.99, 7.78). Using 2-, 3-, and 4-biopsies yielded similar mean ± standard deviation RHI scores (6.1 ± 9.6, P = 0.36; 6.8 ± 10.5, P = 0.7; 7.5 ± 11.2, respectively) and identical histologic remission rates (65.2%, P = 1.0). Using 1 biopsy yielded numerically different mean RHI scores (4.4 ± 8.1, P = 0.06) and histologic remission rates (71.7%, P = 0.65). Similar findings existed for the VAS. For the GS, there was only agreement between the 3- and 4-biopsy scores (Table 1). For the RHI, agreement existed between 3- and 4-biopsies in both the endoscopically active and inactive subgroups whereas agreement between the 2- and 4-biopsies was observed in the endoscopically inactive, but not active, subgroup (Table 2). Scores based on rectosigmoid biopsies did not agree with those based on ascending or transverse colon biopsies (Table 3). Histologic remission rates were lower when biopsies from all three locations were used compared to the rectosigmoid alone (33.3% vs 61.9%, P = 0.1). CONCLUSION: A minimum of 2 biopsies accurately assesses UC disease activity in the rectosigmoid colon when using the RHI. Further studies of endoscopically active patients, and multiple sampling locations are needed. These findings have implications for biopsy sampling strategies both in clinical trials and routine practice.Table 1Table 2Table 3

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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