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Enregistrement W4391162968 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjad212.0511

P381 Intestinal ultrasound in newly diagnosed Ulcerative Colitis predicts the need for colectomy

2024· article· en· W4391162968 sur OpenAlexaboutno aff
Gorm Roager Madsen, Mohamed Attauabi, Rune Wilkens, J F K F Ilvemark, Klaus Theede, J W Bjerrum, Flemming Bendtsen, Jakob Benedict Seidelin, Trine Boysen, Johan Burisch

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUlcerative colitisColectomyMedicineGastroenterologyUltrasoundInternal medicineRadiologyGeneral surgeryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Upon diagnosis of ulcerative colitis (UC), it remains challenging to predict who will have a severe disease course, ultimately necessitating colectomy. Predictive tools capable of risk-stratifying patients and individualize treatment are warranted. The aim of this study was to assess whether Intestinal ultrasound (IUS), performed at the onset of UC, could help predict the need for colectomy within the first year of diagnosis. Methods In a Danish prospective inception cohort, all new-onset adult patients with UC (including unclassified IBD) with left-sided or extensive colitis underwent IUS near the diagnostic endoscopy. The assessment included the International Bowel Ultrasound Segmental Activity Score (IBUS-SAS) and the bowel wall thickness (BWT) of the most inflamed segment. Besides IUS, we recorded age, gender, smoking, BMI, the Mayo endoscopic score (MES), the Simple Clinical Colitis Activity Index (SCCAI), and biomarkers hemoglobin (hgb), C-reactive protein (CRP), albumin and fecal calprotectin. Results During inclusion (May 2021 – April 2023), we included 193 UC patients with Montreal classification E2 or E3. In total, 12/193 (6%) underwent colectomy within the first year or during follow-up (min. 6 months). Baseline characteristics are presented in Table 1. Univariable analyses identified high MES, CRP, SCCAI, IBUS-SAS, and BWT, along with low Hgb and albumin, as significantly associated with an increased colectomy risk. Multivariable analysis with stepwise reduction identified only SCCAI (OR: 2.0, CI 1.2–3.3, p<0.005) and BWT (OR: 1.6, CI 1.1–2.3, p=0.01) as independent predictors. Through ROC analysis, BWT presented the highest accuracy (AUC: 0.89), and the optimal cut-off by Youden Index for colectomy prediction was > 6.1 mm. Combining all the significant non-IUS predictors, CRP, MES, SCCAI, hgb, and albumin yielded an AUC of 0.88. The highest accuracy was found by combining SCCAI and BWT, with an AUC of 0.94. Kaplan-Meier curve for colectomy-free survival is presented in Figure 1. Among patients with BWT>6.1mm, 18/21 (86%) started systemic steroids within the first week, compared to 43/125 (34%) of patients with BWT ≤ 6.1, p=0.007. Among patients with BWT > 6.1mm, 11/21 (52%) started biologics within the first 31 days, compared to 5/125 (4%) of patients with BWT≤6.1mm, p<0.001. Despite more aggressive treatment, 8/21 (38%) with BWT>6.1mm had a colectomy compared to 2/125 (2%) with BWT≤6.1mm.Conclusion IUS at UC onset, specifically BWT, is a robust predictor of colectomy risk within the first year of diagnosis. Combining clinical symptom scores with IUS enhances predictive accuracy. It can accurately identify patients at an increased risk of colectomy, guiding early treatment decisions for improved patient 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,265 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
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