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Enregistrement W4386271457 · doi:10.1097/mcg.0000000000001904

The Relationship Between the Endoscopic Healing Index, Fecal Calprotectin, and Magnetic Resonance Enterography in Crohn’s Disease

2023· article· en· W4386271457 sur OpenAlexaff
Emily Smith, Johnson Chen, Yushan Pan, Prerna Mahtani, Dana J. Lukin, Waseem Ahmed, Randy Longman, Robert Burakoff, Ellen Scherl, Robert Battat

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Gastroenterology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesCrohn's and Colitis FoundationNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesWeill Cornell Medical CollegeAstraZenecaCrohn's and Colitis Foundation of America
Mots-clésMedicineCalprotectinGastroenterologyMagnetic resonance imagingIleitisInternal medicineFecesReceiver operating characteristicCrohn's diseaseDiseaseInflammatory bowel diseaseRadiologyBiologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The serum-based endoscopic healing index (EHI) test identifies endoscopic Crohn's disease (CD) activity. Data are lacking on the relationship between EHI with other endpoints. We assessed the relationship between EHI and the simplified Magnetic Resonance Index of Activity. MATERIALS AND METHODS: Data were prospectively collected on patients with CD with either an EHI or fecal calprotectin (FCAL) within 90 days of magnetic resonance enterography (MRE). Diagnostic accuracy was assessed using area under the receiver operator characteristics. Proportions with any, severe, and terminal ileum MR inflammation were compared above/below identified thresholds for both EHI and FCAL. RESULTS: A total of 241 MREs paired to either EHI or FCAL from 155 patients were included. Both EHI and FCAL had similar accuracy to diagnose inflammation (area under the receiver operator characteristics: EHI: 0.635 to 0.651, FCAL: 0.680 to 0.708). Optimal EHI values were 42 and 26 for inflammation on MRE and endoscopy, respectively. Patients with EHI ≥42 (100% vs. 63%, P =0.002), FCAL >50 µg/g (87% vs. 64%, P <0.001) and FCAL >250 µg/g (90% vs. 75%, P =0.02) had higher rates of simplified Magnetic Resonance Index of Activity ≥1 compared with lower values. EHI differentiated ileitis numerically more than FCAL (delta: 24% to 25% vs. 11% to 21%). Patients with FCAL ≥50 µg/g had higher rates of severe inflammation compared with FCAL <50 µg/g (75% vs. 47%, P <0.001), whereas smaller differentiation existed for EHI threshold of 42 (63% vs. 49%, P =0.35). CONCLUSION: Both EHI and FCAL were specific in their confirmation of inflammation and disease activity on MRE in patients with CD. However, MRE-detected inflammation was frequently present in the presence of low EHI and FCAL in similar proportions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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