Serum PRO-C3 and C3M with CTE: Biomarkers for phenotyping and predicting progression in Crohn's disease
Notice bibliographique
Résumé
Objective : This research evaluated serum type III collagen formation (PRO-C3), degradation (C3M) biomarkers, and computed tomography enterography (CTE) scores for classifying Crohn's disease (CD) behavior, predicting primary nonresponse to infliximab, and assessing disease progression. A total of 112 CD patients admitted to Jinling Hospital from January 2021 to October 2023 were classified by Montreal behavior as B1 (n = 44), B2 (n = 46), and B3 (n = 22). Serum PRO-C3, C3M levels, and CTE scores were analyzed. Patients were followed until October 2024. Changes in serum biomarkers were monitored during infliximab therapy and in patients undergoing surgery. Significant differences in serum C3M, PRO-C3, and CTE scores were observed across the three Montreal behavior groups. The combination of PRO-C3 and CTE differentiated B1 from B2 disease (AUC = 0.76, 95 % CI: 0.66–0.86). C3M and CTE effectively distinguished B1 from B3 disease (combined AUC = 0.86, 95 % CI: 0.77–0.95), while C3M alone differentiated B2 from B3 disease (AUC = 0.80, 95 % CI: 0.69–0.91). At week 6 of infliximab treatment, C3M levels were elevated in non-responders ( P = 0.001). PRO-C3 levels, disease behavior, and smoking history were emerged as distinct predictive indicators for early surgical intervention. Serum C3M, PRO-C3, and CTE scores demonstrated strong performance in distinguishing CD behavior phenotypes. Elevated C3M levels at week 6 may predict infliximab nonresponse, while PRO-C3, disease behavior, and smoking history are correlated with an elevated risk of early surgery.
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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 | 0,001 | 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 ».