A98 FECAL LEUKOCYTE ESTERASE: AN ALTERNATIVE BIOMARKER TO FECAL CALPROTECTIN IN INFLAMMATORY BOWEL DISEASE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Fecal calprotectin (FC) is a non-invasive biomarker used in inflammatory bowel disease (IBD) management and risk stratification of non-specific gastrointestinal symptoms. Leukocyte esterase is an inexpensive and widely available point-of-care inflammatory marker present on urinalysis test strips. Aims We aim to assess the diagnostic accuracy of fecal leukocyte esterase (FLE) relative to FC and endoscopy and demonstrate its use as an alternative biomarker for IBD. Methods In this prospective cohort study, 70 patients who had FC ordered as part of standard clinical care also received FLE testing. FLE levels were compared to various FC cut-off values, endoscopy and pathology findings as gold standard. Results As the FC cut-off increased from 50 to 500 μg/g, FLE sensitivity increased from 67% to 95% while the specificity decreased from 86% to 76%. The area under the receiver operating characteristic (AUROC) increased from 0.79 to 0.90. An FLE of ≥1+ had the best test characteristics. Amongst patients who underwent endoscopic evaluation, FLE demonstrated an identical sensitivity (75%) and specificity (86%) to FC in predicting endoscopic inflammation. AUROC was 0.80 for FLE and 0.85 for FC with an optimal cut-off of ≥2+ and 301 μg/g, respectively. When used to distinguish between active IBD and no/inactive IBD patients, FLE had a sensitivity of 84% and specificity of 90%, comparable to the 84% and 83%, respectively, of FC. AUROC was 0.88 for FLE and 0.91 for FC with an optimal cut-off of ≥2+ and 145 μg/g, respectively Conclusions FLE demonstrates adequate correlation and comparable accuracy to FC in predicting endoscopic inflammation and distinguishing between patients with active versus inactive IBD. Funding Agencies None
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».