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Enregistrement W2808434159 · doi:10.1155/2018/3190548

The Continental Divide: Anti-TNF Use in Pediatric IBD Is Different in North America Compared to Other Parts of the World

2018· article· en· W2808434159 sur OpenAlexaff
Peter Church, Jeffrey S. Hyams, Frank M. Ruemmele, Lissy de Ridder, Dan Turner, Anne M. Griffiths

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Gastroenterology and Hepatology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThiopurine methyltransferaseInfliximabUlcerative colitisInflammatory bowel diseaseInternal medicineMethotrexateTumor necrosis factor alphaGastroenterologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Aims: Use of anti-TNF therapies varies internationally. As an initiative of the international Pediatric IBD Network (PIBDNet), we compared global pediatric IBD anti-TNF practice patterns. Methods: , or related samples Wilcoxon signed rank tests were used to compare groups. Results: 344 physicians treating pediatric IBD responded from 43 countries (54% North America, 29% Europe, 6% Oceania, 6% Asia, 3% Africa, and 2% South America). Respondents treated a median 40 IBD patients. CD was more commonly treated with anti-TNF than UC (40% vs. 10%, p<0.001). North Americans more often used anti-TNF (median 50% vs. 30%, p<0.001) and before immunomodulator (80% vs. 35% CD, p<0.001; 76% vs. 43% steroid-dependent UC, p<0.001). Anti-TNF monotherapy was more common in North America. Anti-TNF in combination with methotrexate, instead of thiopurine, characterized North American practices. North Americans more often continued immunomodulator indefinitely and less often adhered to standard infliximab induction dosing. Access limitations were more common outside North America and Europe for both CD (67% vs. 31%, p<0.001) and UC (62% vs. 33%, p<0.001). Conclusions: Anti-TNF use in North America varies significantly from elsewhere.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,744
Score d'incertitude au seuil0,673

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, 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

Citations25
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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