Population-based analysis of practices and costs of surveillance for colonic dysplasia in patients with primary sclerosing cholangitis and colitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with primary sclerosing cholangitis (PSC) and colitis are at risk of developing dysplasia and colorectal cancer (CRC). Consequently, annual surveillance colonoscopy with random biopsies is recommended. The aims of the present study were (1) to determine the incidence of dysplasia or CRC, (2) to assess surveillance practices, and (3) to assess the costs associated with surveillance of PSC patients. METHODS: A population-based study was conducted between 2000 and 2004 to identify all patients with a diagnosis of PSC using regional databases. Colonic histopathology reports of PSC patients with colitis were reviewed to determine the frequency of surveillance colonoscopies performed between 2000 and 2005, the number of biopsies retrieved, and the presence of CRC or dysplasia. The cost of annual surveillance colonoscopy with 33 random biopsies to detect 1 additional case of dysplasia was calculated from a local costs database. RESULTS: Forty-five PSC patients with ulcerative colitis or Crohn's disease were identified. Five patients (11.1%) were diagnosed with low-grade dysplasia (n = 2), dysplasia-associated lesion or mass (n = 2), or CRC (n = 1) during the 5-year follow-up period for an incidence rate of 3.1 events per 100 person-years (95% confidence interval: 1.0-7.2/100 person-years). Two of these lesions were detected through surveillance and 3 because of symptomatic presentation. Only 36% (56) of the expected number of surveillance colonoscopies were performed. The median number of biopsies collected was 27 (IQR: 19-33). The cost of surveillance to detect 1 additional case of dysplasia was USD 26,495. CONCLUSION: Despite a high rate of colorectal dysplasia or CRC among PSC patients, surveillance was suboptimal.
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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 | 0,000 | 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 ».