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Enregistrement W4318575262 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjac190.0113

DOP73 Predicting endoscopic improvement in Ulcerative Colitis using the Ulcerative Colitis Severity Index (UCSI)

2023· article· en· W4318575262 sur OpenAlexaff
Emily C L Wong, Parambir S. Dulai, J K Marshall, Vipul Jairath, Walter Reinisch, N Narula

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensWestern UniversityMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineUlcerative colitisGastroenterologyCohortPost-hoc analysisMultivariate analysisDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Scoring indices used in clinical trials for moderate-severe ulcerative colitis (UC) may lack specificity as a prognostic tool. We developed and internally validated a prognostic scoring index for UC patients on therapy that considers baseline patient-reported outcomes, biomarkers, endoscopy, and histology for achieving one-year endoscopic improvement (EI). Methods This post-hoc analysis of the UNIFI clinical trial (ClinicalTrials.gov identifier: NCT02407236) included 644 patients treated with ustekinumab induction therapy. Data were randomly split into 70% training and 30% testing cohorts. Baseline variables were assessed in multivariate analyses and variables with p <0.05 were assigned weights according to their relative prognostic value for predicting one-year EI (Mayo endoscopic score (MES) ≤1). A cut-off was obtained by calculating the maximum Youden index and validated in the testing cohort. Results Prior biologic failure, albumin < 40 g/L, CRP > 5mg/L, Mayo stool frequency (SF) subscore, endoscopic erosions/ulcerations based on the UC Endoscopic Index of Severity, and histologic structural/architectural changes demonstrated significant associations with one-year EI and included in the final model. The Ulcerative Colitis Severity Index (UCSI) was generated (Table 1) and the median UCSI score among all participants was 10.4 (IQR 7-14.4, range: 2.2-20), which had acceptable discriminative ability for one-year EI in the training [AUC: 0.78 (95% CI: 0.70-0.86)] and testing cohort [AUC: 0.76 (95% CI: 0.68-0.85)] (Table 2). Compared to the UCSI, the Mayo score demonstrated poor accuracy [AUC: 0.49 (95% CI: 0.40-0.58)] for predicting one-year EI (p=0.0006). The UCSI also predicted one-year endoscopic healing (MES of 0), clinical remission (total Mayo score ≤2 and no subscore >1), partial Mayo score (PMS) remission (PMS < 2), and PRO-2 remission (SF and rectal bleeding subscore of 0) with significantly greater accuracy compared to the Mayo score. Similar findings were observed when the UCSI was compared with the adapted Mayo score. The maximum Youden index corresponded to a cut-off of 10. Participants with a UCSI ≥10 had a lower probability of one-year EI [27/104 (26%) vs. 40/76 (52.6%)]. Performance characteristics are detailed in Tables 3 and 4. Conclusion The UCSI is an internally validated prognostic scoring tool that accurately predicts one-year EI at baseline among patients with moderate-to-severe UC on active therapy. The UCSI demonstrated greater accuracy for one-year EI, EH, and clinical remission compared to the total and adapted Mayo score. The UCSI could improve disease management in UC by stratifying patients based on their predicted likelihood of long-term outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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