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Enregistrement W4206690088 · doi:10.1177/10935266211064698

Evaluating the Prognostic Implication of the Collins Histology Scoring System in a Pediatric Eastern Ontario Population With Eosinophilic Esophagitis

2022· article· en· W4206690088 sur OpenAlexaffabout
Dina El Demellawy, Irina Oltean, Lamia Hayawi, Amisha Agarwal, Richard Webster, Joseph de Nanassy, Elizaveta Chernetsova

Notice bibliographique

RevuePediatric and Developmental Pathology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEosinophilic Esophagitis
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEosinophilic esophagitisMedicineEsophagusBiopsyInternal medicineStage (stratigraphy)PopulationRadiologyGastroenterologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Collins et al developed a histology scoring system (EoE HSS) to assess multiple pathologic features. The aim of this study is to identify if the EoE HSS can better detect endoscopic and symptom improvement vs the Peak Eosinophilic Count (PEC). METHODS: A retrospective chart review was performed for patients during 2014-2016. All patients ≤18 years old with a diagnosis of EoE and whose records included initial and follow-up upper gastrointestinal endoscopies were included. Severity and extent of endoscopic features were scored using 8 parameters, from normal to maximum change for each location of the esophageal biopsy. RESULTS: Forty patients with EoE were included in the study, of which 35 (87.5%) patients demonstrated symptom and 25 (62.5%) endoscopic improvement at the time of follow-up. In the proximal esophagus, the EoE HSS outperformed the change in eosinophil count of the Children's Hospital of Eastern Ontario (CHEO) practice in predicting endoscopic improvement by 16.8% when examining the change in grade and 17.1% when examining the change in stage scores. CONCLUSIONS: At our institution, adoption of the EoE HSS in assessing biopsies of EoE patients might be warranted, compared to the traditional practice. However, a bigger sample size may give a more robust difference in all locations.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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