Geographical Variation and Factors Associated With Inflammatory Bowel Disease in a Central Canadian Province
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We investigated temporal trends, geographical variation, and geographical risk factors for incidence of inflammatory bowel disease (IBD). METHODS: We used the University of Manitoba IBD Epidemiology Database to identify incident IBD cases diagnosed between 1990 and 2012, which were then geocoded to 296 small geographic areas (SGAs). Sociodemographic characteristics of the SGAs (proportions of immigrants, visible minorities, Indigenous people, and average household income) were obtained from the 2006 Canadian Census. The geographical variation of IBD incidence was modeled using a Bayesian spatial Poisson model. Time trends of IBD incidence were plotted using Joinpoint regression. RESULTS: The incidence of IBD decreased over the study years from 23.6 (per 100,000 population) in 1990 to 16.3 (per 100,000 population) in 2012. For both Crohn's disease (CD) and ulcerative colitis (UC), the highest incidence was in Winnipeg and the southern and central regions of Manitoba, whereas most of northern Manitoba had lower incidence. There was no effect of sociodemographic characteristics of SGAs, other than the proportion of Indigenous people, which was associated with lower IBD incidence. CONCLUSIONS: Although the incidence of IBD in Manitoba is decreasing over time, we have identified geographic areas with persistently higher IBD incidence that warrant further study for etiologic clues.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».