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Enregistrement W2770502531 · doi:10.1503/cmaj.161485

Comparative risk of incident venous thromboembolism in patients with inflammatory bowel disease initiating tumour necrosis factor-α inhibitors or nonbiologic agents: a cohort study

2017· article· en· W2770502531 sur OpenAlexvenueno aff
Rishi Desai, Joshua J. Gagne, Joyce Lii, Jun Liu, Sonia Friedman, Seoyoung C. Kim

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInflammatory bowel diseaseRisk factorNecrosisInternal medicineVenous thromboembolismTumor necrosis factor alphaDiseaseCohortCohort studyGastroenterologyBioinformaticsThrombosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Inflammatory bowel disease (IBD) increases the risk of venous thromboembolism (VTE) by 2 to 3 times. We compared the reduction in risk of incident VTE associated with use of tumour necrosis factor-α (TNF-α) inhibitors versus nonbiologic immunomodulatory agents in patients with IBD. METHODS: This observational cohort study used data from public (Medicaid, 2000-2010; Medicare, 2007-2013) and private (Optum Clinformatics, 2004-2013) health insurance programs in the United States. We included a total of 21 671 patients who had IBD without a prior diagnosis of cancer or VTE. The exposure of interest was treatment initiation with TNF-α inhibitor or nonbiologic (azathioprine, mercaptopurine, methotrexate, cyclosporine). The outcome of interest was admission to hospital with VTE as the principal diagnosis. We used Cox proportional hazard regression models to estimate hazard ratios (HRs) separately for each database after risk adjustment for more than 50 covariables using propensity score fine stratification. We used inverse variance meta-analytic methods to pool the adjusted HRs across the 3 databases. RESULTS: We included a total of 5173 patients who started TNF-α inhibitor therapy (1439 in the Medicaid database, 1480 in Medicare and 2254 in Optum Clinformatics) and 16 498 who initiated a nonbiologic agent (5041 in Medicaid, 5166 in Medicare, 6291 in Optum Clinformatics). The adjusted pooled HR for VTE risk with TNF-α inhibitor versus a nonbiologic agent was 0.78 (95% confidence interval [CI] 0.60 to 1.02). The HR was lower in patients with Crohn disease (pooled HR 0.62, 95% CI 0.44 to 0.86) and younger patients (18-44 yr; pooled HR 0.55, 95% CI 0.34 to 0.87). INTERPRETATION: We did not find a statistically significant association between risk of VTE and use of TNF-α inhibitors, relative to nonbiologics, in patients with IBD overall. However, an association was evident for patients younger than 45 years and those with Crohn disease.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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