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Enregistrement W4414980794 · doi:10.14740/gr2065

Histologic Assessment in Ulcerative Colitis: A Survey of Pathologists’ Practices and Perspectives

2025· article· en· W4414980794 sur OpenAlexvenueno aff
Krithika Shenoy, Jiannan Li, Adam L. Booth, Xiuli Liu

Notice bibliographique

RevueGastroenterology Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGuidelineProfessional associationMEDLINEClinical Practice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Histologic remission is increasingly recognized as an important endpoint in ulcerative colitis (UC) management. Consensus guidelines on adopting histologic scoring systems in clinical practice are lacking in the United States. This study aimed to assess the knowledge, attitudes, and practices of pathologists, primarily located in North America, regarding histologic evaluation in UC. Methods: This study surveyed a group of pathologists who have completed postdoctoral medical training with demonstrated interest and involvement in the field of gastrointestinal pathology to evaluate their knowledge, practices, and perspectives on histologic assessment using standardized scoring systems in clinical practice in UC patients. The survey was hosted on an online platform, and responses were recorded anonymously. Results: A total of 57 responses were included in the analysis. Nearly two-thirds of pathologists acknowledged a lack of familiarity with the criteria for histologic remission as defined by the Nancy Index (NI), Robarts Histopathology Index (RHI), and Geboes score (GS). A majority (37/57; 65%) of pathologists did not support routine inclusion of a histologic score in pathology reports. The remaining 20/57 (35%) pathologists advocated for the incorporation of a standardized index, with the NI favored by 10/20 (50%) followed by the GS (n = 3; 15%) and the IBD-Distribution, Chronicity and Activity score (n = 3; 15%). Nearly a half (27/57; 47%) of the respondents acknowledged a favorable role for artificial intelligence in this setting. Conclusions: The current survey highlights the need for collaborative efforts among pathologists, gastroenterologists, and professional societies to establish a consensus guideline for routine histologic assessment in UC. Additional guidance from professional societies and research are required to integrate artificial intelligence-driven approaches into routine clinical practice.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,341 · 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 tête enseignante, 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
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Résumé présentoui

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