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Enregistrement W4407285573 · doi:10.1093/jcag/gwae059.169

A169 THE ASSOCIATION OF FAECAL CALPROTECTIN MEASUREMENTS WITH ENDO-HISTOLOGICAL REMISSION IN ULCERATIVE COLITIS: A POOLED ANALYSIS.

2025· article· en· W4407285573 sur OpenAlexaff
Laurette Dubé, Péter L. Lakatos, Waqqas Afif, Alain Bitton, Gary Wild, Fernando Magro, Anish V. Patel, Jordi Guardiola, Talat Bessissow

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUlcerative colitisCalprotectinGastroenterologyInternal medicineMedicineInflammatory bowel diseaseDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Endoscopic and histologic evaluation is standard practice to confirm the presence of active disease in ulcerative colitis (UC) before treatment. Fecal calprotectin (FCAL) levels show a positive correlation with endoscopic indices, relapse, and response to treatment. Meta-analyses on the diagnostic yield of FCAL for histologic remission are hampered by the different cut-offs used by existing studies. Aims Our study aims to select an optimal FCAL threshold to discriminate between active disease or remission in UC based on Mayo endoscopic score (MES) and Geboes histologic score (GHS). Methods We performed a pooled analysis of retrospective and prospective studies of patients with UC from 4 academic centres. Key inclusion criteria were adult UC patients undergoing colonoscopy, with recent FCAL measurements. Receiver operating characteristics curves and area under the curve (AUC) were computed to determine the optimal FCAL threshold for prediction of active UC based on specificity (SP) and sensitivity (SN). Active endoscopic disease was assessed using MES 0-1 vs 2-3 and MES 0 vs 1-3. Active histologic disease was assessed using GHS ≥ or < 2.0 and GHS ≥ or <3.1. Results A total of 741 patients with UC were included in our analysis. For MES 0 vs 1-3, the AUC was 0.730 (95% CI; 0.686-0.775) with an optimal threshold of 145.2 µg/g (SP: 0.68, SN: 0.68). For MES 0-1 vs 2-3, an AUC of 0.806 (95% CI; 0.759-0.852) was computed with an optimal FCAL threshold of 215.3 µg/g (SP: 0.71, SN: 0.71). For GHS <2.0 vs GHS ≥2.0, the AUC was 0.656 (95% CI; 0.614-0.698) with an optimal threshold of 118.0 µg/g (SP: 0.60, SN: 0.60). For GHS <3.1 vs GHS ≥3.1, the AUC was 0.752 (95% CI; 0.712-0.792) with an optimal threshold of 164.7 µg/g (SP: 0.70, SN: 0.70). Conclusions Our analysis suggests that FCAL has the potential to be used in the clinical setting to determine the likelihood of concurrent endoscopic and/or histological disease activity. We plan on testing and validating our thresholds in an independent dataset to assess the clinical relevance of FCAL in predicting UC remission and in guiding physicians in pursuing further tests such as endoscopy and biopsy. Funding Agencies None

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,029
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,217 · 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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