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Enregistrement W2999787413 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjz203.895

P767 Prevalence and incidence rates of inflammatory bowel disease among First Nations: Population-based evidence from Saskatchewan, Canada

2020· article· en· W2999787413 sur OpenAlexaffabout
Juan Nicolás Peña-Sánchez, Derek Jennings, Jessica Amankwah Osei, Mustafa Andkhoie, Corstiaan Brass, Germain Bukassa Kazadi, Sharyle Fowler, Michelle Johnson-Jennings, Xuedan Lu, José Diego Marques Santos, Lindsay Porter, Rob Porter, Carol-Lynne Quintin, Rhonda Sanderson, Ulrich Teucher

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensSaskatchewan Health Quality CouncilCrohn's and Colitis CanadaSaskatchewan HealthUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)Inflammatory bowel diseaseEpidemiologyPopulationDemographyUlcerative colitisConfidence intervalDiseaseEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Worldwide, the epidemiology of inflammatory bowel disease (IBD) has been widely studied in the general population; however, there is limited-to-no evidence about IBD among Indigenous peoples, specifically among First Nations (FNs). Saskatchewan (SK) is a province in western Canada with a population of 1.1 million, 11% of whom are FNs. We aimed to estimate the prevalence, incidence, and trends of IBD among FNs in SK since 1999. Methods As part of a patient-oriented research project, we conducted a retrospective population-based study between 1999 and 2016 fiscal years using administrative data for the province of SK. A previously validated algorithm that required multiple health care contacts was applied to identify IBD cases (Crohn’s disease [CD] and ulcerative colitis [UC]). The ‘self-declared FN status’ variable in the Person Health Registration System was used to determine FNs meeting the IBD case definition and the population at risk. Generalised linear models (GLMs) with generalised estimated equations and a negative binomial distribution were used to estimate the annual prevalence of IBD, CD, and UC. Incidence rates and their corresponding 95% confidence intervals (95%CI) were estimated using GLMs with a negative binomial distribution. The GLMs were used to test trends overtime. Results The annual prevalence of IBD among FNs in SK increased from 64 (95%CI 62–66) per 100,000 people in 1999 to 142 (95%CI 140–144) per 100,000 population in 2016. Also, the prevalence of CD and UC increased during the study period, with 53/100,000 (95%CI 52–55) for CD and 87/100,000 (95%CI 86–89) for UC in 2016. The average increase in the prevalence of IBD was 4.2% (95%CI 3.2–5.2) per year, with similar trends observed in CD (4.1% [95%CI 3.3–4.9]) and UC (3.4% [95%CI 2.3–4.6]). The incidence rates of IBD among FNs were 11 (95%CI 5–25) per 100,000 people in 1999 and 3 (95%CI 1–11) per 100,000 population in 2016. No statistically significant changes were observed in the incidence rates over time (p = 0.09). Conclusion This study is the first epidemiological work providing detailed evidence of IBD among FNs. We identified that FNs have increasing trends in the prevalence of IBD, which has also been described in the Canadian general population. In contrast to the general population of Canada and other developed countries that have shown decreasing trends, the incidence rates of IBD among FNs appear to be stable over time. Also, among FNs, UC appears to be more prevalent than CD; this pattern has been observed in the general populations of developing countries. These results illuminate the need to advocate for better health care and wellness for FNs living with IBD.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,013
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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