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Enregistrement W3135602226 · doi:10.1093/jcag/gwab002.121

A123 DEFINING CROHN’S DISEASE STRICTURES USING INTESTINAL ULTRASOUND COMPARED TO HISTOPATHOLOGY

2021· article· en· W3135602226 sur OpenAlexaff
Julian C. Cooper, Konstantin Koro, Stephanie R. Wilson, Alexandra Medellin, Christopher Ma, Kerri L. Novak, Cynthia H. Seow, Gilaad G. Kaplan, Remo Panaccione, Cathy Lu

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiverticular Disease and Complications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCrohn's diseaseHistopathologyGold standard (test)RadiologyAnastomosisMagnetic resonance imagingCrohn diseaseUltrasoundRetrospective cohort studyStenosisSurgeryDiseaseInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Fibrostenotic Crohn’s Disease (CD) is a challenging phenotype often leading to surgical resection. Diagnostic imaging is an invaluable tool to diagnose CD strictures. MRE (Magnetic Resonance Enterography) is the most widely used modality for evaluating strictures, but is limited by access and cost. The current definition of strictures is based only on MRE or CT (computed tomography). Strictures are defined as increased bowel wall thickness (BWT), narrowed luminal apposition, and pre-stenotic dilation > 3cm according to CONSTRICT MR/CT expert consensus criteria. However, this definition has not been studied in intestinal US (IUS). IUS is a cost-effective, easily repeatable, and well-tolerated tool shown to have equal accuracy to MRE in diagnosing and monitoring CD. Aims The objective of this study was to assess the utility of identifying strictures with IUS using CONSTRICT definition. Methods In this retrospective pilot study, 30 of 80 CD patients who underwent small bowel resection (gold standard for stricture diagnosis) between 2015–2019 with IUS within 6 months prior to surgery were randomly identified for chart review. IUS was performed in a fasted state without oral contrast. Data extracted included confirmed stricture on resection specimens defined as having fibrosis and prestenotic dilation. Fistulizing disease was excluded. Student’s t-tests, sensitivities, specificities, positive (PNV) and negative predictive values (NPV) were calculated for IUS in detecting strictures. Results Of the 30 CD patients evaluated, 20 patients had fibrostenosis on pathology and IUS reports. Only 40% (8/20) met CONSTRICT criteria for stricture diagnosis on IUS, despite having a stricture on pathology. All patients had elevated BWT and luminal narrowing, but 60% (12/20) did not have prestenotic dilation > 3cm. Mean dilation was 2.9 cm (SD 1.38) and was significantly different from the mean stricture diameter of 1.3cm (SD 0.59 cm, p=0.0001, 95% CI: 0.9–2.2). Mean BWT was 8.7 mm (SD: 2.5, range 5–15) where normal is < 3mm, and mean luminal apposition was 2.3 mm (SD 1.2, range 0.2–5.8mm). IUS has a sensitivity of 95.2% (95% CI: 76.2 - 99.9%), specificity of 66.7% (95% CI: 29.9 - 92.5%), PPV of 87.0% (95% CI: 72.5–94.4), and NPV of 85.7% (95% CI 45.6–97.7%) in detecting strictures when compared to gold standard. Conclusions CONSTRICT criteria for diagnosing fibrostenotic CD on CT/MR may not be applicable to IUS. In this study, only 40% of patients met criteria despite having histologic confirmed strictures. Thus, perhaps additional criteria of stricture diameter < 50% of prestenotic dilation size is most appropriate for IUS. This pilot study provides the initial data to delineate an IUS stricture definition for future validation and to inform both clinical practice and trial design. Funding Agencies None

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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