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Enregistrement W2913922754 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjy222.534

P410 Extraintestinal manifestations and quality of life in patients with ulcerative colitis: 1-year data from ICONIC

2019· article· en· W2913922754 sur OpenAlexaboutno aff
Subrata Ghosh, Francesc Casellas, Ciara O’Shea, Mary B. Leonard, J Petersson, Laurent Peyrin‐Biroulet

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)Internal medicineUlcerative colitisDepression (economics)Ankylosing spondylitisObservational studyDiseaseInflammatory bowel diseaseSeverity of illnessGolimumabAnxietyAdalimumabPhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In addition to their primary disease, ulcerative colitis (UC) patients may concomitantly suffer from extraintestinal manifestations (EIMs), increasing overall disease-related burden. Impact of EIM-augmented burden to patients is poorly understood. ICONIC is the largest ongoing, prospective, multicountry (n = 33) observational study assessing cumulative UC disease burden in patients receiving routine standard of care. Disease severity, activity, and life impact were captured at 6-month intervals through 2 years. This analysis assessed global and regional EIM-associated burden from 1 year of ICONIC. Adults with early UC (diagnosed ≤36 months) were enrolled irrespective of disease severity or treatment. EIM presence and impact at baseline and over 1 year were assessed, focussing on health-related quality of life (HRQoL) measures: Short Inflammatory Bowel Disease Questionnaire (SIBDQ) and anxiety/depression (Patient Health Questionnaire-9 [PHQ9]). Patients were stratified by physician-assessed baseline disease severity (severe, moderate, mild, in remission). Regional differences in EIM burden and associated site services supporting EIM management were also evaluated. Observed data using descriptive statistics are presented; statistical comparison was performed using Fischer’s exact test. Of 1794 patients with evaluable 1-year data, 14.1% (n = 253) presented with ≥1 EIM at baseline. At 1 year, 20.1% (n = 361) patients had EIMs, with 3.5% of patients (62/1794) presenting new-onset EIMs at 6 months and 2.6% (46/1794) at 1 year (42.7% increase from baseline to 1 year). Rheumatoid arthritis, ankylosing spondylitis, and erythema nodosum were the most common EIMs. Japan had the lowest overall EIM rate over 1 year (4.3%; 5/117); Western Europe/Canada had a 5.2-fold higher total EIM rate over the same period (22.2%; 184/830). Patients with moderate or severe baseline disease had a significantly higher total EIM rate over 1 year (24.2% or 28.0%, respectively) vs. those with mild disease (14.8%) or in remission (16.1%) at baseline (p < 0.0001). For total study population or when stratified by region, patients with ≥1 EIM had higher PHQ9 and lower SIBDQ mean scores over 1 year vs. patients with no EIMs. Of 231 global sites, 134 (58%) had established multi-disciplinary teams (MDTs) and 86 (37.2%) psychologist in situ. New-onset EIMs are common in UC, even after 1 year disease course. EIM presence is associated with poorer HRQoL. Despite regional EIM differences, overall EIM impact on HRQoL was similar across the global study population. EIM-augmented patient burden is a concern in UC, and, with >40% sites lacking MDTs and >60% sites lacking in situ psychologists, awareness of EIM impact is essential.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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