3 Tesla MRI- Crohn disease activity score: correlation with Crohn Disease Activity Index (CDAI), endoscopic findings and biological markers.
Notice bibliographique
Résumé
Aim To work out a radiological score in the assessment of Crohn’s disease activity and severity. Materials and methods. From July 2011 to February 2012, 46 patients with suspected or established Crohn’s disease underwent small bowel MRI on a 3T scanner. According to radiological findings and disease behaviour phenotype (as proposed in the Montreal classification), patients were divided into 5 classes: absence of disease disease activity (presence of one of following findings: mucosal abnormalities, submucosal edema, mucosal enhancement) presence of substenosis without obstruction a. active disease b. inactive disease presence of stenosis with obstruction a. active disease b. inactive disease extramural involvement (fistulas and/or abscess) Data were correlated with endoscopical findings, CDAI, CRP and ESR. Results A significant correlation (r= 0.88, p< 0,001) was registered between endoscopical findings and MR score. A good correlation of MRI- CSI was observed with CDAI (r= 0,59, p<0,01); correlation was superimposable (r= 0,59, p<0,01) if subgroups were divided into active/ non active disease. A moderate correlation of MR- CSI was observed with ESR ( 0,49, p=0,001) and CRP (0,47, p=0,001). Correlation appears higher if subgroups were divided into active/ non active disease (0,66 and 0,59 respectively). Conclusion MR- CSI is a quick, manageable score, easy- to apply in daily practice; furthermore, MR can be used in the evaluation of CD as an alternative to ileocolonoscopy.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».