Subgroups of IBS patients are characterized by specific, reproducible profiles of GI and non‐GI symptoms and report differences in healthcare utilization: A population‐based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In a previous clinical sample of IBS patients, subgroups characterized by profiles of GI and non-GI symptoms were identified. We aimed to replicate these subgroups and symptom associations in participants fulfilling IBS diagnostic criteria from a population-based study and relate them to healthcare utilization. METHODS: An Internet-based health survey was completed by general population adults from United States, Canada, and UK. Respondents fulfilling IBS diagnosis (Rome III and IV) were analyzed for latent subgroups using Gaussian mixture model analysis. Symptom measures were derived from validated questionnaires: IBS-related GI symptoms (Rome IV), extraintestinal somatic symptoms (PHQ-12), and psychological symptoms (SF-8). KEY RESULTS: A total of 637 respondents fulfilled Rome III criteria (average age 46 years, range 18-87, 66% females) and 341 Rome IV criteria (average age 44, range 18-77, 64% female) for IBS. Seven subgroups were identified in the Rome III cohort, characterized by profiles of GI symptoms (constipation-related, diarrhea-related, and mixed, respectively), and further distinguished by the presence or absence of non-GI comorbidities. The Rome IV cohort showed five similar but less distinct subgroups with a preponderance of mixed symptom profiles. Higher severity of non-GI comorbidities was associated with more frequent healthcare visits and medication usage. CONCLUSIONS AND INFERENCES: In line with previous findings in a clinical IBS cohort, we were able to identify population-based subgroups characterized by a combination of GI symptoms with the additional distinction made by varying severity of non-GI symptoms and with differences in healthcare utilization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».