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Enregistrement W2792452884 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjx180.920

P793 Prevalence and phenotype of inflammatory bowel disease across primary and secondary care: Implications for colorectal cancer surveillance

2018· article· en· W2792452884 sur OpenAlexaboutno aff
Neel Heerasing, Peter Hendy, Lucy Moore, G Walker, Claire Bewshea, Tariq Ahmad, James Goodhand, Nicholas A. Kennedy

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInflammatory bowel diseaseInternal medicineColorectal cancerUlcerative colitisPrimary sclerosing cholangitisPopulationColonoscopyDiseaseIncidence (geometry)ChromoendoscopyCrohn's diseaseCancerEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients diagnosed with inflammatory bowel disease (IBD) with colonic involvement have increased risk of colorectal cancer (CRC). Colonoscopic surveillance reduces the risk of CRC-associated death through early detection; national/international guidelines recommend chromoendoscopy. We aimed to assess the burden of IBD in primary care unknown to our service and to identify patients eligible for, but not being offered, surveillance. We conducted a population-based observational study across primary and secondary care to evaluate the incidence and prevalence of IBD in our catchment area. Cases were identified from primary care using searches of practice databases and in secondary care using searches of electronic hospital records. Case inclusion required a specialist diagnosis of ulcerative colitis (UC), Crohn’s disease (CD) or IBD unclassified and confirmatory evidence (specialist correspondence, histology, endoscopic or operative findings). IBD was phenotyped according to the Montreal Classification and patients under the age of 75 years, who had been diagnosed with IBD with colonic disease involvement for more than 10 years, were deemed eligible for colonoscopic surveillance. Patients from 48/49 GP practices within our catchment area were included. We identified 2816 patients with IBD living within our catchment of which 11% (309/2816) were unknown to any local secondary care service. Overall, UC prevalence was 435/100000 people (95% confidence interval 416–456), Crohn’s disease prevalence was 231/100000 (95% CI 216–246), and IBD unclassified prevalence was 31/100000 (95% CI 26–37). Patients managed solely in primary care, compared with those in secondary care, were older (median age [IQR] 63.2 [50.7–72.3] vs 54.2 [40–68.1] years, p < 0.0001) and had longer disease duration (median [IQR] 23.3 [13.6–36.7] vs 11.6 [5.6–20.6] years, p < 0.0001). The proportion of UC out of total IBD was higher in primary care (73% [227/309] vs. 61% [1531/2507], p < 0.0001). A higher proportion of IBD patients in primary care than secondary care had undergone a colectomy (17% [54/309] vs 28% [148/2507], p < 0.0001). Overall, 16% (393/2507) patients known to secondary care and 30% (92/309) of patients unknown to any secondary care services were eligible for colonoscopic surveillance, equivalent to approximately one colonoscopy list per week. We report one of the highest prevalence rates of IBD in Western Europe (1 in 143 patients). 11% of patients living in our immediate catchment area were unknown to our service; a third of these were eligible for colonoscopic colorectal cancer surveillance. Effective colorectal cancer surveillance programmes in IBD must target primary-care populations and not just known secondary care populations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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