A novel location classification system for Crohn’s disease based on small bowel involvement: a better predictor of disease progression
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Small bowel involvement is related to poor prognosis in Crohn’s disease (CD), which may be a potential marker to stratify patients with a high risk of progression. This study aimed to establish a novel location classification system for CD and to develop a predictive model for disease progression. Methods Consecutive patients with non-stricturing/non-penetrating CD were retrospectively included in the Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University (Guangzhou, P. R. China) between January 2012 and January 2018. Patients were classified into two groups according to disease location: small bowel involvement group and isolated colon group. The primary outcome was disease progression to stricturing or penetrating phenotypes. Progression-free survival was estimated using Cox proportional hazards regression analysis and Kaplan–Meier method. Results A total of 463 patients were analysed, with a median follow-up time of 55.3 months. Patients with small bowel involvement had a higher risk of disease progression than those with isolated colon disease (hazard ratio = 1.998, P = 0.007), while no differences were found between Montreal location classification and disease progression. Median progression-free survival was higher in the isolated colon group than in the small bowel involvement group (84.5 vs 77.3 months, P = 0.006). Four independent factors associated with disease progression were identified: small bowel involvement, duration of onset of >1 year, deep mucosal ulcer, and C-reactive protein levels of ≥10 mg/L (all P < 0.05). The nomogram model based on these factors showed good performance in predicting disease progression, with a C-index of 0.746 (95% confidence interval, 0.707–0.785). Conclusions Classifying CD based on small bowel involvement and isolated colon was superior to the Montreal location classification for predicting disease progression.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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