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Enregistrement W4406704332 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjae190.0595

P0421 Clinical validity of a seroproteomic index of endoscopic activity in pediatric Crohn’s disease

2025· article· en· W4406704332 sur OpenAlexaff
E. Orlanski Meyer, Jennifer L. Dotson, Shehzad A. Saeed, Naamah Zitomersky, Gili Focht, S Rabizadeh, Robbyn Sockolow, Anne M. Griffiths, Víctor Manuel Navas‐López, Małgorzata Sładek, R Baldassano, Anthony Otley, Eric Spencer, Jcm Ho, Thierry Dervieux, Deb Turner, Marla C. Dubinsky

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCrohn's diseaseIndex (typography)DiseaseGastroenterologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background A seroproteomic index (i.e. the serum index) corresponds to 13 protein markers, including CRP, combined as a multianalyte assay with a score range 0-100 where higher score is associated with higher probability of endoscopic activity in adult CD. We aimed to evaluate its performances in pediatric CD. Methods Children with CD were enrolled from two separate cohorts. Cohort 1 enrolled CD from multiple centers in the United States (n=118) and cohort 2, was multinational (n=160). A simple endoscopic score for CD (SESCD) was collected (<3 points indicate endoscopic healing) with a blood specimen. Clinical disease status was measured using the Harvey Bradshaw index (HBI, cohort 1) or pediatric CD activity index (PCDAI, cohort 2) (PCDAI<10 or HBI<5 indicate clinical remission). Fecal calprotectin (FC) was collected in 180 patients from both cohorts. Serum specimens were processed in Prometheus Laboratories, San Diego, CA. Statistical analysis consisted of linear regression analysis, calculation of receiver operating characteristics curves (ROC) with area under the curve (AUC), sensitivity, specificity, Odds ratio (OR). Results In the 278 enrolled children (median age 14 years [IQR: 12-16 years], 46% females), median SESCD was 5 points (IQR: 0-12 points, 63% with endoscopic active disease); median CRP was 2.5 mg/L (IQR: 0.3-8.4 mg/L), median FC was 592 µg/g (IQR: 135-1147 µg/g) and median serum index was 33 (IQR: 17-60 points). AUROC analysis yielded significantly better area under ROC curve (AUROC, 0.87±0.03) for FC than the serum index (0.78±0.04) and CRP (0.77±0.04) (p<0.05) in distinguishing endoscopic active disease from endoscopic healing. There was a 9-fold higher likelihood of endoscopic active disease with serum index above 32 points (OR= 8.95 [95%CI: 5.02,15.96] p<0.001) with 70% sensitivity and 79% specificity (PPV=85%; NPV=61% at 63% pretest) (Table). In multivariate analysis EHI above 32 points (aOR= 3.00 [95%CI: 1.25, 4.76] p=0.043), active clinical disease (aOR= 2.01 [95%CI: 0.85, 4.76] p=0.114), FC>250 µg/g (aOR= 5.61 [95%CI: 2.4,13.09] p<0.01) and CRP above 3 mg/L (aOR=2.09 [95%CI: 0.9-4.85])(p=0.08) associated with active endoscopic disease) (Figure). In the subset with clinical remission (n=158), or CRP below 3 mg/L (n=136), or FC levels below 250 µg/g (n=116), EHI above 32 points was still associated with higher likelihood of endoscopic disease (OR=5.4 [95%CI: 2.6,11.1], OR= 6.8 [95%CI: 2.9,15.8], and OR=4.0 [95%CI: 1.3,12.8], respectively) (p<0.05) (Figure). Conclusion These data support the association of the serum index with endoscopic outcome in pediatric CD 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)0,007
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,283 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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