Crohn's disease and smoking: Is it ever too late to quit?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smoking increases CD risk. The aim was to determine if smoking cessation at, prior to, or following, CD diagnosis affects medication use, disease phenotypic progression and/or surgery. METHODS: Data on CD patients with disease for ≥5 yrs were collected retrospectively including the Montreal classification, smoking history, CD-related abdominal surgeries, family history, medication use and disease behaviour at diagnosis and the time when the disease behaviour changed. RESULTS: 1115 patients were included across six sites (mean follow-up-16.6 yrs). More non-smokers were male (p=0.047) with A1 (p<0.0001), L4 (p=0.028) and perianal (p=0.03) disease. Non-smokers more frequently received anti-TNF agents (p=0.049). (p=0.017: OR 2.5 95%CI 1.18-5.16) and those who ceased smoking prior to diagnosis (p=0.045: OR 2.3 95%CI 1.02-5.21) progressed to complicated (B2/B3) disease as compared to those quitting at diagnosis. Patients with uncomplicated terminal ileal disease at diagnosis more frequently developed B2/B3 disease than isolated colonic CD (p<0.0001). B2/B3 disease was more frequent with perianal disease (p<0.0001) and if i.v. steroids (p=0.004) or immunosuppressants (p<0.0001) were used. 49.3% (558/1115) of patients required at least one intestinal surgery. More smokers had a 2nd surgical resection than patients who quit at, or before, the 1st resection and non-smokers (p=0.044: HR=1.39 95%CI 1.01-1.91). Patients smoking >3 cigarettes/day had an increased risk of developing B2/B3 disease (p=0.012: OR 3.8 95%CI 1.27-11.17). CONCLUSION: Progression to B2/B3 disease and surgery is reduced by smoking cessation. All CD patients regardless of when they were diagnosed, or how many surgeries, should be strongly encouraged to cease smoking.
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 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 ».