793 Persisting Malnutrition After Medical Therapy in Children With Crohn's Disease Is Associated With Increased Rates of Surgery and Complicated Disease Behavior
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although malnutrition in children diagnosed with Crohn's disease (CD) is common, the effect of malnutrition on clinical outcomes following diagnosis of CD has not been evaluated. METHODS: We used data from 948 CD subjects recruited from the RISK inception cohort to examine the impact of malnutrition on disease progression. Our primary exposures of interest were reported weight loss at diagnosis (reported as yes/no) as well as age specific body mass index (BMI) z-scores defined as the deviation of the value for an individual from the mean value of the reference population. Z-scores were stratified according 2015 guidelines of pediatric malnutrition to categorize the presence and severity of malnutrition over 3 years of follow-up. Our primary outcomes were development of complicated (stricturing or penetrating) disease, need for CD-related hospitalization, and surgery. Logistic regression models were used to define independent associations. RESULTS: Reported weight loss and malnutrition were present in 72.9% and 40.5% respectively of children diagnosed with Crohn's disease (Table 1). Following diagnosis at 6 months, BMI z-scores improved significantly such that only 13.2% remained malnourished and the rate of moderate/severe malnutrition declined from 17.6% to 2.2% (Figure 1). Failure to improve BMI z-score from 6 months was associated with increased risk of surgery (22% vs. 9%, P < 0.05) and B2/B2 phenotype (18% vs. 12%, P < 0.01) but not hospitalization (35% vs 28%, P > 0.05) at 3 years. The rate of overall malnutrition improved at 6 months but then remained stable until 3 years (range 13.9-15.9%, P > 0.05) and the association with increased rates of surgery and B2/B3 disease remained significant. CONCLUSION: Weight loss and malnutrition at diagnosis are common following diagnosis of CD in children. Failure to improve BMI z-score at 6 months and beyond correlates with increasing risk of surgery and complicated disease phenotype. We speculate that aggressive pharmacologic and nutritional management may improve/reverse the course in this narrow phenotype, and prospective studies are warranted to prove this concept.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».