IBD in India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inflammatory bowel disease (IBD) is emerging in the developing world but phenotypic data are limited. We aimed to describe the phenotype, clinical presentation, disease behavior, and treatments of IBD in a large cohort in India. METHODS: All persons presenting to the Asian Institute of Gastroenterology in Hyderabad, India since 2004 with a confirmed diagnosis of IBD were enrolled. The demographic profile at the first visit, family history of IBD, smoking history, time from first symptom onset to diagnosis, use of anti-tuberculousis treatment before IBD-specific treatment, disease phenotype, and medication history were collected by interview and chart review. Disease and family history and treatments used were updated at each follow-up visit. RESULTS: Of 4006 persons enrolled, 59.9% had ulcerative colitis (UC) and the majority were male (60.3%). The median diagnostic delay in both UC and Crohn's disease (CD) was at least 2 years. At the time of diagnosis only 4.5% of CD were smokers and only 3.8% of UC were ex-smokers. Positive family history was uncommon (2.1%). The phenotype of persons with CD included 22.9% with stricturing disease and 9.4% with fistulizing disease. The most common site of disease was ileocolonic (40.9%) and only 2.5% had perineal fistulas. Among those with UC 18.7% had proctitis and 30.3% had pancolitis. CONCLUSIONS: This is the largest cohort of persons with IBD reported from Asia. Although there are several demographic differences between persons with IBD from India compared with the West, the phenotypes of the disease are not highly different.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».