The Risk of Microscopic Colitis in Solid-Organ Transplantation Patients: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Microscopic colitis (MC) has not been recognized as a complication of transplantation because patients are on immunosuppressant medications. The objective of this work was to describe the risk of developing MC after solid-organ transplantation. METHODS: This population-based cohort study identified all cases of MC diagnosed after kidney, kidney and pancreas, or liver transplantation using pathology and transplantation databases. The annual incidence and point prevalence of MC after transplantation was calculated. The incidence rate of MC among transplantation patients was compared with the general population and presented as a Standardized Incidence Ratio (SIR) with 95% confidence intervals. RESULTS: Seven cases (0.9%) of MC were diagnosed in kidney (n=2), kidney and pancreas (n=1), and liver (n=4) transplantation recipients. The point prevalence of MC was 8.8 per 1000 transplantation recipients. The annual incidence rate of MC in solid-organ transplantation patients was 5.0 cases per 1000 person-years. The SIR of developing MC after transplantation was 50.5 (95% confidence interval 13.6-131.8). The average age of diagnosis of MC was 49.4+/-5.3 years, average time of onset from transplantation was 67.4+/-27.0 months, and the average latency period was 30.1+/-9.0 months. Once diagnosed, all patients responded to MC-specific therapy. CONCLUSION: Physicians should have a low threshold to investigate for MC in solid-organ transplantation recipients who present with chronic diarrhea because this population is at an increased risk of developing MC.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».