IDDF2020-ABS-0147 Development of a validated nomogram to predict aggressive Crohn’s disease: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background Predicting aggressive Crohn’s disease (CD) is crucial for determining therapeutic strategies. We aimed to develop a prognostic model to predict disease-related complications leading to early-onset surgery within 1 year after diagnosis of CD and to create a nomogram to facilitate clinical decision-making. Methods This retrospective study was conducted from January 1, 2012, to December 31, 2016, in a single tertiary referral center, using data from patients newly diagnosed with CD and showing B1 behavior according to Montreal classification. The model was established using multivariable logistic regression analysis with evaluation of the receiver operating characteristic (ROC) curves and areas under the curve (AUC). The model was calibrated and assessed for discrimination. Further, a user-friendly nomogram was created. Results The mean follow-up period was 53.45±12.81 months. Of 614 eligible patients, 13.5% developed surgery-related complications, including stenosis, perforation, and severe gastrointestinal bleeding. We identified age (Odds ratio (OR) 0.914, P=0.004), disease duration (OR 2.675, P<0.001), perianal disease (OR 16.013, P<0.001), previous surgery (OR 3.652, P=0.003), and extraintestinal manifestations (OR 7.625, P=0.001) as significant independent factors associated with early-onset complications and developed a prognostic model ((figure 1A), A Prognostic model predicting complications leading to surgery within 1 year after diagnosis), whose predictive ability was appraised with AUC of 0.965, specificity of 96.71%, and sensitivity of 67.24%. This model was validated with good discrimination (AUC of 0.933), and excellent calibration was demonstrated using the Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test ((figure 1B), Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test demonstrating a good fit of this model). A nomogram was created to facilitate clinical bedside practice ((figure 1C) A nomogram predicting complications leading to surgery within 1 year after diagnosis in Crohn’s disease patients). Conclusions This validated prognostic model can effectively predict early-onset complications leading to surgery and screen aggressive CD, enabling physicians to customize therapeutic strategies and monitor the intensive disease.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».