A132 PREDICTIVE VALUE OF ENDOSCOPIC EVALUATION IN EOSINOPHILIC ESOPHAGITIS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Clinical trials for eosinophilic esophagitis (EoE) currently use the peak eosinophil count (PEC) and patient-reported outcomes as coprimary endpoints for determining therapeutic efficacy. Although the PEC reflects histological activity in EoE, it has not been consistently correlated with symptoms nor endoscopic appearance and the prognostic value of endoscopy relative to the PEC is unclear. Aims We evaluated the Endoscopic Reference Score for EoE (EREFS) as a predictor of clinically relevant endpoints. Methods We evaluated a retrospective prevalent cohort of adults (>18) with EoE undergoing upper endoscopy between 2010 and 2023 from two tertiary care institutions. The EREFS total score, individual components, inflammatory and fibrostenotic subscores were assessed. The primary endpoint was a composite outcome of food bolus impaction (FBI), requirement for esophageal dilation, and hospitalization for EoE within 12 months of the baseline endoscopy. Logistic regression was used to assess the association between EREFS and the composite endpoint. Results A total of 350 patients were included (225 [64.3%] male, mean age at presentation 35.0 years [SD 13.6], 299 [85.4%] presenting with predominantly dysphagia). Mean EREFS at baseline was 4.3 (SD 1.8), with a mean inflammatory subscore of 2.3 (SD 1.3) and fibrostenotic subscore of 2.0 (SD 1.0). Most patients had a baseline stricture (269/350, 76.9%) and 135 (38.6%) underwent dilation at baseline to a mean diameter of 14.3 mm (SD 2.4). The mean baseline PEC was 44.3 eos/HPF (SD 35.1). Baseline EREFS was significantly associated with the composite primary outcome (OR 1.32 [95% CI: 1.16, 1.50], p<0.001) whereas the PEC was not associated (OR 1.03 [95% CI: 0.97, 1.10], p=0.30 for each 10 eos/HPF increase). The baseline fibrostenotic EREFS (OR 2.04 [95% CI: 1.58, 2.64], p<0.001) and presence of stricture (OR 6.12 [95% CI: 3.28, 11.43], p<0.001) were significantly associated with the composite primary endpoint, even when patients with baseline dilation were excluded. Conclusions The fibrostenotic EREFS subscore is significantly associated with the requirement for future dilation and food bolus impaction, with prognostic value beyond that of the PEC alone. Funding Agencies None
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».