Accuracy of the Pancolonic Modified Mayo Score in predicting the long-term outcomes of ulcerative colitis: a promising scoring system
Notice bibliographique
Résumé
Background: Different endoscopic scoring systems for assessing ulcerative colitis (UC) severity are available. However, most of them are not correlated with disease extent. Objectives: the endoscopic Mayo (MES), Ulcerative Colitis Endoscopic Index of Severity (UCEIS), and Dublin score in predicting long-term outcomes of UC. Design: This retrospective study enrolled consecutive UC patients who underwent colonoscopy before at least a 3-year follow-up. Methods: The PanMayo, MES, UCEIS, and Dublin scores and the baseline clinical and demographic characteristics of the participants were assessed. Endpoints were disease flare that required novel biological therapy, colectomy, and hospitalization. Patients were stratified using baseline clinical activity. Results: Approximately 62.8% of the 250 enrolled patients were in clinical remission. In these patients, the PanMayo, MES, and Dublin scores were positively associated with the risk of clinical flare. The MES score increased with clinical flare. The PanMayo score (>12 points), but not the MES score, was associated with the need for novel biological initiation and biological escalation. Furthermore, the Dublin and UCEIS scores of patients in remission who need novel biological treatment had a similar trend. Colectomy risk was associated with PanMayo and Dublin scores. Conclusion: The combined endoscopic assessment of disease extent and severity can be more accurate in predicting outcomes among patients with UC. PanMayo score can be utilized in addition to the existing scoring systems, thereby leading to a more accurate examination. Summary: UC endoscopic scores do not assess extension. Our study aimed to analyze the predictive value of the PanMayo score. Based on 250 patients, results showed that the long-term disease outcomes of UC could be predicted with the PanMayo score more accurately.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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)
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 tête enseignante, 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 ».