Evaluating pancreatitis in primary care: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pancreatitis is an important condition with significant mortality. Primary care may have an important role to play in its prevention, early diagnosis, and ongoing management. AIM: To evaluate incidence, case fatality, and clinical features of acute and chronic pancreatitis in a large population. DESIGN AND SETTING: Population-based cohort study using a primary care database in the UK from 1990 to 2013. METHOD: Use of general practice records from 16 491 patients diagnosed with pancreatitis. Age-standardised incidence rates and case fatality were estimated. Clinical features, aetiology, and patterns of recurrence were evaluated. RESULTS: Incidence of pancreatitis increased from 14.8 in 100 000 (1990-1994) to 31.2 in 100 000 (2010-2013) in males, and from 14.5 to 28.3 in 100 000 in females (2010-2013). Overall case fatality after diagnosis was 4.3% (95% CI = 4.0% to 4.6%) at 90 days and 7.9% (95% CI = 7.5% to 8.4%) at 365 days. In 1990-1994, 10% of patients with acute pancreatitis were recorded as heavy drinkers, increasing to 12% in 2010-2012; for patients with chronic pancreatitis the proportions were 13%, rising to 21%. Among patients who died in the 90 days after diagnosis, 92% consulted with their general practice in the 2 months before first diagnosis. CONCLUSION: The incidence of pancreatitis is increasing over time. Alcohol abuse may now account for at least one in eight cases of acute, and one in five cases of chronic pancreatitis. Consultations among those who subsequently died may have offered potential for earlier diagnosis and intervention.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».