Comparing the accuracy of computed tomography enterography to balloon-assisted enteroscopy in the evaluation of small bowel Crohn’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Evaluating small bowel Crohn's disease (SBCD) often relies on cross-sectional imaging (eg, computed tomography enterography [CTE]) and small bowel endoscopy (eg, balloon-assisted enteroscopy [BAE]). The accuracy of CTE for evaluating SBCD compared to BAE remains unclear and is assessed in this study. Methods: This single-centre retrospective study included patients with SBCD who underwent both CTE and BAE within 6 months. Findings of active inflammation, long-segment disease, skip-segments, and presence of both strictures and high-grade strictures (HGS) were extracted from CTE and BAE reports and analyzed using BAE as the reference standard. Results: Sixty-three CTE and BAE pairings were identified. CTE was sensitive for assessing active inflammation (80.0%) and all strictures (92.1%) and specific for long-segment inflammation (95.0%) and HGS (87.2%). Sensitivity was low for HGS (60.9%) and long-segment inflammation (50.0%), with poor specificity for all strictures (68.4%). In surgically naïve bowel, accuracy improved for active inflammation (sensitivity: 83.3%, specificity: 100%) and worsened for HGS (sensitivity: 42.9%, specificity: 84.2%). In postsurgical bowel, CTE sensitivity for HGS improved to 68.8%. Conclusion: Computed tomography enterography accurately detected active inflammation and fibrostenotic disease but may not be sufficient to rule out clinically significant findings such as HGS. The accuracy of CTE varied between surgically naïve and postsurgical bowel. CTE remains an important modality for evaluation of SBCD and should be used in combination with BAE when clinical discrepancy arises.
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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 | 0,009 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».