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Enregistrement W4367301858 · doi:10.1093/ibd/izad074

Predicting Endoscopic Improvement in Ulcerative Colitis Using the Ulcerative Colitis Severity Index

2023· article· en· W4367301858 sur OpenAlexaff
Emily C L Wong, Parambir S. Dulai, John K. Marshall, Vipul Jairath, Walter Reinisch, Neeraj Narula

Notice bibliographique

RevueInflammatory Bowel Diseases · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensWestern UniversityMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineUlcerative colitisGastroenterologyConfidence intervalCohortLogistic regressionArea under the curveDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: We developed and internally validated a prognostic scoring index for ulcerative colitis (UC) patients that includes baseline patient-reported outcomes (PROs), biomarkers, endoscopy, and histology for achieving 1-year endoscopic improvement (EI). METHODS: This post hoc analysis included 644 patients treated with ustekinumab induction therapy. Data were randomly split to obtain a 70% training and 30% testing cohort. Multivariate analyses assessed baseline variables and those with P < .05 were assigned weights based on their relative prognostic value from logistic regression modeling for predicting 1-year EI (Mayo endoscopic score ≤1). A cutoff was obtained by calculating the maximum Youden index and validated in the testing cohort. RESULTS: Prior biologic failure, albumin <40 g/L, C-reactive protein >5 mg/L, Mayo stool frequency subscore, endoscopic erosions/ulcerations, and chronic histologic structural/architectural changes demonstrated significant associations with 1-year EI and were included in the final model. The Ulcerative Colitis Severity Index (UCSI) had acceptable discriminative ability for 1-year EI in the training (area under the curve [AUC], 0.78; 95% confidence interval, 0.70-0.86) and testing cohort (AUC, 0.76; 95% CI, 0.68-0.85). Compared with the UCSI, the Mayo Clinic score demonstrated poor accuracy (AUC, 0.49; 95% CI, 0.40-0.58) for predicting 1-year EI (P = .0006). The UCSI predicted 1-year endoscopic healing (Mayo endoscopic score = 0), clinical remission (total Mayo Clinic score ≤2 and no subscore >1), partial Mayo score remission <2, and 2-item Patient-Reported Outcome score (Mayo stool frequency and rectal bleeding subscore = 0) with significantly greater accuracy compared with the Mayo Clinic score. DISCUSSION: The UCSI is an internally validated prognostic scoring tool that accurately predicts 1-year EI at baseline among moderate-to-severe UC patients initiating therapy. Further validation with additional datasets is needed.

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)0,005
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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