Clinical and genetic factors predict severe disease: a novel composite severity index
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Crohn's disease is an incurable progressive disease with marked heterogeneity in outcome. Identifying patients at diagnosis (Dx) at high risk of poor outcomes would allow treatment stratification. Current definitions of severe disease lack discrimination. A more discriminant composite severity score would benefit clinical research and aid clinical decision making. Methods Based on a consensus of 5 clinicians, the authors designed a composite severity score, assessed over the 5 years after Dx, with a total possible score 1–16. The score was applied retrospectively in 367 CD patients who were also genotyped for 32 CD susceptibility loci. The severity score that would encompass the 50% of patients with the highest score was defined, and factors present at Dx – both clinical and genetic – were assessed by the χ 2 test for their ability to predict being in the more severe disease category. CD was classified according to the Montreal classification. Results 367 CD patients (median age at Dx 30.8 (IQR 22.9–46.1)) were assessed. 249 patients had full data available for the first 5 years after Dx. The mean severity score was 6.3 (95% CI 5.9 to 6.6). Patients with a score >6 were defined as having more severe disease. Patients with more severe disease were younger at Dx (p=0.0004 for trend, OR A1 vs A2=4.42 (95% CI 1.4 to 13.9)) and had an ileal (p=0.0025, OR=2.2 (95% CI 1.32 to 3.68)) and upper GI location disease location at Dx (p=0.0008, OR=5.3 95% CI 1.9 to 14.7). Perianal disease at Dx approached but did not achieve statistical significance (p=0.052). Only rs9286879 (p=0.0085) and rs17582416 (p=0.0448) were observed more frequently in patients with severe disease. The need for steroids at Dx, having a first degree relative with IBD, needing surgery at Dx or smoking status at Dx did not differ between the groups. Conclusion This index discriminates more effectively between severity groups. Disease location, age at Dx and genetic markers are associated with more severe disease but validation of these factors is needed in a separate cohort.
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».