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Enregistrement W2922099952 · doi:10.1093/jcag/gwz006.089

A90 SCREENING FOR COMORBID SERONEGATIVE ARTHRITIS AND INFLAMMATORY BOWEL DISEASE IN AN AMBULATORY GASTROENTEROLOGY AND RHEUMATOLOGY PRACTICE MODEL

2019· article· en· W2922099952 sur OpenAlexaff
Natasha Bollegala, Natasha Gakhal, Husayn Marani, Cherry Chu

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineRheumatologyInflammatory bowel diseaseAmbulatoryCohortOutpatient clinicDiseaseArthritisLogistic regressionGastroenterologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The most common extra-intestinal manifestation of inflammatory bowel disease (IBD) is arthritis with a prevalence of 17–39%. Two thirds of patients with seronegative spondyloarthropathies show histologic signs of gut inflammation, and some of these patients go on to develop clinical symptoms of IBD. Though the frequency of bowel and joint symptoms in the respective diseases has been well published there is no data that shows how frequently these symptoms are screened for and the extent of screening. This is important knowledge as the identification of comorbid disease may have a critical impact on initiation of therapy and reduction in disease related morbidity. The objective of this study was to determine the frequency and type of screening for bowel and joint symptoms in outpatient rheumatology and gastroenterology (GI) clinics in an academic ambulatory hospital. A retrospective cohort study was performed using data from a sample of gastroenterology (n=221) and rheumatology (n=172) patients recorded in the electronic medical record between January 1, 2015 and December 31 2017. Data was extracted between February 1st, 2018 and May 31st, 2018. Data on patient characteristics, disease type, medications and presence and method of screening was manually extracted data from each patient’s electronic chart. Chi-square tests of independence were conducted to assess the distribution of patient and provider baseline characteristics based on screening status. Multivariate logistic regression was used to investigate the likelihood of being screened while adjusting for baseline characteristics. Time to screening from first visit was measured using a Kaplan-Meier survival analysis. In rheumatology, 87.8% of patients were screened for GI symptoms. Age, type of arthritis, and medications did not affect screening rates. Providers who were in practice longer tended to screen less frequently (16.4 vs 13.5 years p value = 0.0003). In GI, only 16.3% of patients were screened for joint symptoms. Age and medications did not affect screening rates, however patients with a history of ulcerative colitis tended to be screened less frequently (77.8% not screened, p value = 0.0059). A history of any extra- intestinal manifestation of IBD increased screening rates (77.8% screened p value < 0.0001) and providers who were in practice longer tended to screen less frequently (9.5 vs 5.1 years, p value < 0.0001). There exist patient and provider characteristics that predict screening rates for comorbid conditions in GI and rheumatology. This baseline data will be used to develop a quality improvement intervention to improve screening rates in both populations. Department of Medicine, Women’s College Hospital

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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,219 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
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