Recurrence of Clostridium difficile Infection in Patients with Inflammatory Bowel Disease: The RECIDIVISM Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Recurrent Clostridium difficile infection (rCDI) contributes to a significant burden of disease in patients with inflammatory bowel disease (IBD). In this study, we seek to identify risk factors for rCDI in a population of IBD patients at the Mount Sinai Hospital IBD Centre. METHODS: In this retrospective cohort study, IBD patients with rCDI diagnosed between 2010 and 2013 were identified and compared with IBD patients with single-episode CDI. Multivariate regression was used to identify predictors of rCDI in IBD. Outcome analysis was performed for hospitalizations due to CDI, colectomy, and CDI-attributable mortality. RESULTS: A total of 503 patients were included, 110 (22%) of whom had IBD (49% CD, 51% ulcerative colitis). Recurrent CDI occurred in 32% of IBD patients compared with 24% of non-IBD patients (P<0.01). IBD patients with rCDI were more likely than those without rCDI to report recent antibiotic therapy (42.9 vs. 30.7%, P<0.01), 5-aminosalicylic acid (5-ASA) use (51.5 vs. 30.7%, P<0.001), steroid use (51.4 vs. 33.3%, P<0.001), and biologic therapy (48.6 vs. 40.0%, P<0.01). Infliximab (34.3 vs. 17.3%, P<0.01) but not adalimumab was associated with more rCDI events. Using a Cox model of predictors of rCDI in IBD, significant predictors included non-ileal Crohn's disease (hazard ratio (HR) 2.85, 95% confidence interval (CI) 1.30-6.30) and the use of 5-ASA (HR 2.15, 95% CI 1.11-4.18). CONCLUSIONS: Compared with the general population, IBD patients are 33% more likely to experience rCDI. Within the IBD cohort, exposure to certain drug classes (antibiotics, 5-ASA, steroids, certain biologics) and non-ileal Crohn's disease were found to be the predictors of rCDI.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».