O4 Multicentre prospective validation study of the paddington international virtual chromoendoscopy score (PICaSSO) in ulcerative colitis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Mucosal healing (MH)is an important goal in the treatment of ulcerative colitis (UC). The newly published PICaSSO score characterises subtle mucosal and vascular changes and defines MH. We aimed to validate in real-life the PICaSSO score and assess its ability to predict relapse. Methods Patients with UC were prospectively recruited from 11 international centres. Participating endoscopists experienced in IBD received training on PICaSSO before starting the study. The rectum and sigmoid were examined using iScan 1,2&3 (Pentax, Japan) and inflammatory activity was assessed using Mayo, UCEIS and PICaSSO. Biopsies were taken for histological assessment using Robarts Histological Index (RHI), Nancy, ECAP, Geboes and Villanacci. Follow up data was obtained at 12 months. Results A total of 307 patients were recruited.The interobserver agreement for the PICaSSO score was 0.879 (95% CI 0.826–0.924). The PICaSSO total and PICaSSO mucosal scores strongly correlated with histology scores and was statistically better than MES and UCEIS as show in figure 1. When using a PICaSSO total score of ≤3 the AUROC to predict MH by RHI (≤3 + absence of neutrophils) was 0.90 (95% CI 0.86–0.94) and when we compare the AUROC of Picasso vs Mayo p was =0.06. When using the Nancy score (≤1) the AUROC was 0.816 (95% CI 0.77–0.87). A Kaplan-Meier curve shows a significant favourable survival probability without relapse with a PICASSO score of ≤3 Likelihood ratio test=26.41, p<0.0000. Conclusions This real-life validation study shows the electronic chromoendoscopy score, PICaSSO, can predict accurately histological healing and long-term remission and can be a useful tool in the management of UC.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».