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Enregistrement W4405192211 · doi:10.14309/01.ajg.0001082756.15188.89

S56 Utility of Red Cell Distribution Width in Assessing Ulcerative Colitis Activity and Its Correlation With Inflammatory Biomarkers

2024· article· en· W4405192211 sur OpenAlexaboutno aff
Estefania Contreras Aviles, Mildred Philippe Ponce, Ariadna Guinea Lagunes, Santos Gerardo Almeida del Prado, Valeria Natalie Sebastian Ocampo, Raquel Yazmín López Pérez, Billy Jiménez Bobadilla, Jorge Luis De León Rendón

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUlcerative colitisRed blood cell distribution widthDistribution (mathematics)CorrelationColitisInternal medicineGastroenterologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Ulcerative colitis (UC) causes chronic inflammation of the colon and rectum, significantly affecting patients’ quality of life due to its variable symptoms. Effective management of UC requires an accurate assessment of inflammatory activity through biomarkers such as fecal calprotectin (FC), C-reactive protein (CRP), and erythrocyte sedimentation rate (ESR). Red cell distribution width (RDW) is a laboratory parameter derived from a complete blood count that measures the variability in red blood cell size. An elevated RDW value may indicate the presence of inflammatory processes and oxidative stress. This parameter is readily available and can provide important prognostic information in patients with multiple inflammatory and chronic conditions. The objective of this study is to evaluate the utility of RDW in assessing UC activity and its correlation with other biochemical markers (ESR, CRP, FC). Methods: A cross-sectional, analytical relational study was conducted, including 94 patients with UC treated at the Inflammatory Bowel Disease Clinic at the General Hospital of Mexico “Dr. Eduardo Liceaga.” Patient data were collected, including demographic and clinical variables (disease extent, age at diagnosis, extraintestinal manifestations, and treatments received). UC activity was classified according to the New Yamamoto-Furusho Comprehensive Index for UC assessment (NYFCI), which includes clinical, biochemical, endoscopic, and histological parameters, categorizing patients as inactive or with mild, moderate, or severe activity. RDW, FC, CRP, and ESR levels were evaluated. Descriptive and comparative analyses were performed, as well as a correlation analysis of variables based on their distribution, using the corresponding statistical tests. Data analysis was conducted using the SPSS statistical package version 29. Results: Of the patients included in the study, 53.2% were women. The average age of the patients was 41.7 years (± 12.8), and the average age at diagnosis was 32 years (± 12.52). The majority of patients (62.8%) were classified as E3 according to the Montreal classification. CUCI activity, measured by the NYFCI, showed that 57.4% of the patients had moderate activity. The median biomarker values were: ESR of 11 mm/h (interquartile range 4-19.2), CRP of 4.1 mg/L (interquartile range 1.1-12.6), FC of 258 µg/g (interquartile range 69.1-800), and RDW of 15.9 (± 4.2). The comparative analysis showed significant differences between RDW values and disease activity level according to the NYFCI (p=0.04). Additionally, a positive correlation was found between RDW values and the NYFCI score (r=0.25; p=0.1), CRP (r=0.32; p=0.001), ESR (r=0.53; P< 0.001), and FC (r=0.23; p=0.2). No significant associations or correlations were found between RDW and gender, age, age at diagnosis, disease extent, presence of extraintestinal manifestations, or the type of treatment received by UC patients. Conclusions: Our study demonstrates that RDW could be a useful biomarker for assessing UC activity. A significant correlation was found between RDW values and other inflammatory biomarkers such as FC, ESR, and CRP. This parameter is easily accessible and can provide important prognostic information, thus improving the clinical management of UC patients.

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)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
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)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,252 · 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
Résumé présentoui

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