Functional validation of the TOpClass classification system for perianal fistulising Crohn’s disease using real-world multicentre data: a 10-year retrospective observational study
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims Perianal fistulising Crohn’s disease (pfCD) is an aggressive, disabling condition with significant treatment challenges. The novel TOpClass classification system aims to better capture pfCD’s disease trajectory, improving prognostication and therapeutic decision-making compared with traditional anatomical classifications. This retrospective, multicentre study aimed to provide functional validation of TOpClass and evaluate its clinical applicability in managing pfCD. Methods Data from eight expert centres included 112 patients with 10 years of follow-up. The study assessed transitions between TOpClass classifications in consecutive patients with Crohn’s disease (CD) and active perianal fistulas. Results Most patients (72%) entered the study in Class 2a or 2b, with 56% improving and 24% worsening by study end. Among those in Class 1, 58% showed disease progression, highlighting pfCD’s refractory nature. Only 23% of the population achieved fistula healing. Subanalysis of the 16 patients starting in Class 2a (eligible for fistula closure) showed significant fistula healing (n=6) in those with less complex luminal disease and shorter CD duration (1.5 vs 17 years; p=0.02) and a non-penetrating, non-stricturing (Montreal B1) phenotype (100% vs 40%; p=0.03). The study highlighted treatment challenges, with 12% of patients requiring defunctioning surgery, 77% of whom had proctectomy. Of these, 55% progressed to Class 4, emphasising the need for careful preoperative and postoperative management. Conclusion Our retrospective study demonstrates strong face validity of the TOpClass classification, supporting its clinical applicability. The findings and gaps will inform a prospective trial to confirm TOpClass’s utility and enhance our understanding of pfCD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».