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Enregistrement W4405230038 · doi:10.1093/ibd/izae281

Estimation of the Harvey Bradshaw Index from the Patient-Reported Outcome 2 in Crohn’s Disease: Results Based on a Large Scale Randomized Controlled Trial

2024· article· en· W4405230038 sur OpenAlexaff
Reena Khanna, Surim Son, Guangyong Zou, Pavel S Roshanov

Notice bibliographique

RevueInflammatory Bowel Diseases · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensPopulation Health Research InstituteLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternal medicineConfidence intervalMedicineCrohn's diseaseRandomized controlled trialDiseaseGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many registrational trials in Crohn's disease assess treatment efficacy with the 2-item Patient-Reported Outcome (PRO2), while the Harvey-Bradshaw Index (HBI) is prominent in pragmatic trials and clinical practice. The translation between PRO2 and HBI has not been established. METHODS: Data from a Phase 3 trial of vedolizumab in Crohn's disease were used to determine the Pearson correlation between PRO2 and HBI. Linear regression was used to fit equations that estimate between indices; 95% prediction intervals were determined for HBI scores corresponding to PRO2 thresholds for disease activity. Internal validation of the conversion equations was performed using the bootstrap methods. RESULTS: PRO2 and HBI were highly correlated at baseline (r = 0.75 95% confidence interval (CI) 0.73-0.78; P < .001), induction (r = 0.87; 95% CI, 0.85-0.88; P < .001), and maintenance (r = 0.88; 95% CI, 0.85-0.90; P < .001). PRO2 and HBI change scores were moderately correlated (r = 0.72; 95% CI 0.69-0.75; P < .001) in induction and more strongly correlated during maintenance (r = 0.81; 95% CI 0.78- 0.84; P < .001). Regression equations for conversion of PRO2 to HBI from all cohorts (induction, maintenance, randomized, open-label) support an approximate conversion where HBI = 0.5 PRO2. As expected from the imperfect correlation between scores, the prediction intervals were generally wide. No evidence of overfitting was seen in bootstrap internal validation. CONCLUSIONS: PRO2 and HBI correlate strongly and conversion between them is possible. These findings facilitate the practical application of trial results and clinical guidelines.

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)0,190
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,234
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1900,234
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,011
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,240 · 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.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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