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Enregistrement W3138095621 · doi:10.1136/gutjnl-2020-323799

Predicting endoscopic remission in Crohn’s disease by the modified multiplier SES-CD (MM-SES-CD)

2021· article· en· W3138095621 sur OpenAlexaff
Neeraj Narula, Emily C L Wong, Jean‐Frédéric Colombel, William J. Sandborn, John K. Marshall, Marco Daperno, Walter Reinisch, Parambir S. Dulai

Notice bibliographique

RevueGut · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReceiver operating characteristicLogistic regressionInternal medicineCohortGastroenterologyYouden's J statisticArea under the curveCrohn's diseaseWeightingDiseaseRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIMS: The Simple Endoscopic Score for Crohn's disease (SES-CD) is the primary tool for measurement of mucosal inflammation in clinical trials but lacks prognostic potential. We set to develop and validate a modified multiplier of the SES-CD (MM-SES-CD), which takes into consideration each individual parameter's prognostic value for achieving endoscopic remission (ER) while on active therapy. METHODS: In this posthoc analysis of three CD clinical trial programmes (n=350 patients, baseline SES-CD ≥ 3 with confirmed ulceration), data were pooled and randomly split into a 70% training and 30% testing cohort. The MM-SES-CD was designed using weights for individual parameters as determined by logistic regression modelling, with 1-year ER (SES-CD < 3) being the dependent variable. A cut point score for low and high probability of ER was determined by using the maximum Youden Index and validated in the testing cohort. RESULTS: Baseline ulcer size, extent of ulceration and presence of non-passable strictures had the strongest association with 1-year ER as compared with affected surface area, with differential weighting of individual parameters across disease segments being observed during logistic regression. The MM-SES-CD was generated using this weighted regression model and demonstrated strong discrimination for ER in the training dataset (area under the receiver operator curve (AUC) 0.83, 95% CI 0.78 to 0.94) and in the testing dataset (AUC 0.82, 95% CI 0.77 to 0.92). In comparison to the MM-SES-CD scoring model, the original SES-CD score lacks accuracy (AUC 0.60, 95% CI 0.55 to 0.65) for predicting the achievement of ER. CONCLUSIONS: We developed and internally validated the MM-SES-CD as an endoscopic severity assessment tool to predict one-year ER in patients with CD on active therapy.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,689
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations49
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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