IDDF2019-ABS-0130 Global smoking trends in inflammatory bowel disease: a systematic review of inception cohorts
Notice bibliographique
Résumé
Background The effect of smoking on inflammatory bowel diseases (IBD) may be heterogeneous across ethnicity and geography. This is a systematic review of smoking prevalence across global IBD cohorts. Methods A systematic literature search was conducted on Medline and Embase from January 1st, 1946 to April 5th, 2018 to identify population-based studies assessing the prevalence of smoking at diagnosis in inception cohorts of Crohn’s disease (CD) or ulcerative colitis (UC). Studies that did not report smoking data from the time of diagnosis or the year of IBD diagnosis were excluded. Prevalence of smoking in IBD was stratified by geography and across time. Results We identified 56 studies that were eligible for inclusion. Never-smokers in the newly diagnosed CD population in the West has increased over the last two decades, especially in the United Kingdom and Sweden; +26.6% and +11.2% respectively. Never-smokers at CD diagnosis in newly industrialised nations have decreased over the 1990s and 2000s; China (-19.36%). Never-smokers at UC diagnosis also decreased in China; -15.4%. The former-smoker population at UC diagnosis in China is expanding; 11%(1990–2006) to 34%(2011–2013). Conclusions There has been a reduction in the prevalence of smoking in the IBD cohort in the West. This is not consistent globally. Although smoking prevalence has decreased in the general population of newly industrialised nations, this remains an important risk factor with longer-term outcomes awaiting translation in both UC and CD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».