P436 The AI based Red Density score is correlated with the established and new histological indices for Ulcerative Colitis in an independent cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Red Density (RD) is an automated endoscopic tool that is developed for the objective evaluation of disease activity in ulcerative colitis (UC). The initial development integrated histological disease activity based on Robarts histological index (RHI) in the machine learning algorithm. New histological scores for UC have been developed since. The aim of this study was to establish the correlation between RD and the Nancy histological index (NHI) and PICaSSO Histologic Remission Index (PHRI). Methods Patients included in 4 centers in the ongoing PROCEED-UC study (NCT04408703) had assessment with RD in the rectum and sigmoid at baseline, w52 or early termination visit. Biopsies were taken according to protocol. Biopsies were scored for the Geboes score (GBS), RHI, NHI, PHRI in a blinded way after initial scoring convention training. Correlation was tested on patient level between mean RD per segment and the different histological indices based on Spearman correlation. Results In total 96 patients from 4 centers were included representing 2634 RD images from 400 colonic segments with biopsies and corresponding RD score. Mean (± SEM) rectal RD score was 32.7 (± 4.54), 33.69 (± 5.25) and 64.86 (± 31.71) at baseline, w52 and ET respectively. Mean sigmoidal RD score was 38.13 (± 3.68), 42.82 (± 11.80) and 77.33 (± 24.65) at baseline, w52 and ET respectively. Analysis based on the segment with the highest mean RD score per patient showed significant correlation with NHI (r=0.60, p<0.0001), PHRI (r=0.62, p<0.0001). In the rectum the RD score at all time points correlated significant with NHI (r =0,53, p<0.0001) and PHRI (r=0.63, p<0.0001). Similar correlation was seen in the sigmoid for NHI (r=0.51, p<0.0001) and PHRI (r=0.22, p0.0108). A RD score of <57.5 (Likelihood Ratio (LR) 4.176; AUC 0.7820 (95CI 0.7047 - 0.8593), p<0.0001) was associated with histological remission based on NHI (<2) and a RD score of < 64.5 (LR 9.821; AUC 0.8133 (95%CI 0.7053 - 0.9212), p<0.0001) with histological remission based on PHRI (=0). The current dataset demonstrated to be stable in line with the previously established RD cut-off with GBS and RHI. 1 Conclusion In an independent cohort of patients with UC the correlation with the established and new histological indices for UC is confirmed. This underlines the value of RD as an objective endoscopic tool for the assessment of histological and endoscopic disease activity in UC. Ref 1: Bossuyt P, Nakase H, Vermeire S, De G, Eelbode T, Ferrante M, et al. Automatic, computer-aided determination of endoscopic and histological inflammation in patients with mild to moderate ulcerative colitis based on red density. Gut. 2020;69:1778–86.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».