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Enregistrement W2922194694 · doi:10.1093/jcag/gwz006.028

A29 THE EVOLVING INCIDENCE OF INFLAMMATORY BOWEL DISEASE: WHAT WILL THE FUTURE HOLD?

2019· article· en· W2922194694 sur OpenAlexaffabout
Stephanie Coward, Eric I. Benchimol, Fiona Clement, Glen Hazlewood, M Ellen Kuenzig, Kerry McBrien, R. Deardon, Remo Panaccione, Cynthia H. Seow, Joseph W. Windsor, Gilaad G. Kaplan

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncidence (geometry)Poisson regressionMedicineInflammatory bowel diseasePopulationUlcerative colitisConfidence intervalDemographyRate ratioMortality rateEpidemiologyDiseaseInternal medicineEnvironmental healthMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Incidence of Inflammatory Bowel Disease (IBD)—Crohn’s Disease (CD) and ulcerative colitis (UC)—is decreasing in some provinces, but increasing in pediatrics. Even with this decrease in incidence, prevalence will continue to rise until incidence equals to mortality. Decision makers require accurate data on the current and future burden of IBD for resource planning to ensure IBD patients receive proper care. 1. Assess current and forecast future IBD incidence trends; 2. determine IBD mortality rates; and, 3. use mortality to calculate the threshold that incidence must approximate to stabilize prevalence. Using population-based data from Alberta, annual incidence (per 100,000 persons) is calculated from 2010 to 2015, stratified by pediatric (<18), adult (18–64), and elderly (65+). Incidence is calculated for CD and UC separately, and for total IBD, which includes IBD type unclassifiable. Data is age- and sex-standardized to annual Canadian populations. Poisson regression (or negative binomial regression, when appropriate) is used to analyze historical trends and calculate average annual percentage change (AAPC) with 95% confidence intervals (CI). Log-linear models are used to forecast incidence to 2030 with 95% prediction intervals (PI). Overall standardized mortality ratios (SMR) with 95% CI are calculated for IBD, CD, and UC from 2010 to 2015—as compared to the Canadian population. The incidence threshold is calculated to determine an incidence rate that approximates mortality, which would stabilize IBD prevalence. Table 1 provides age-stratified IBD, CD, and UC incidence and AAPC. Overall IBD incidence is stable from 2010 to 2015 (AAPC:−2.0, 95%CI: −4.2,0.2). However, subtype-specific IBD incidence in adults is decreasing for CD (AAPC:−5.5; 95%CI: −7.7,−3.2) and UC (AAPC:−4.8; 95%CI: −8.6,−0.8). Figure 1 shows historical and forecasted incidence of IBD, CD, and UC. The SMR of IBD is 1.41 (95%CI: 1.34,1.48); CD is 1.48 (95%CI: 1.38,1.59); and, UC is 1.20 (95%CI: 1.09,1.31). The threshold when incidence approximates mortality—so that the prevalence of IBD stabilizes—is 7.8 per 100,000. Forecasting models show that IBD incidence in 2030 (21.6; 95%PI: 10.9,32.4) exceeds this threshold. The 2030 forecasted incidence (21.6 per 100,000 persons) exceeds the threshold required to reduce the prevalence of IBD. Future interventional research focused on prevention is urgently required to mitigate the rising burden of IBD. Table 1: Incidence and AAPC of IBD, CD, and UC stratified by age Figure 1: Historical and forecasted incidence (per 100,000 persons) of inflammatory bowel disease, Crohn’s disease, and ulcerative colitis. Historical data is from 2010 to 2015 and forecasted from 2016 to 2030, with 95% prediction intervals represented by shaded area around forecasted incidence (dashed line). CIHRIzaak Walton Killam Memorial Scholarship; Eyes High Doctoral Recruitment Scholarship

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,008

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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'admission2
Résumé présentoui

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