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Enregistrement W3000051336 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjz203.084

DOP45 Increased prevalence but not incidence of myocardial infarction and stroke in patients with inflammatory bowel diseases in Quebec in 1996–2015

2020· article· en· W3000051336 sur OpenAlexaffabout
Christine Verdon, Jason Reinglas, Christopher Filliter, Janie Coulombe, Lóránt Gönczi, Waqqas Afif, Gary Wild, E. G. Seidman, Alain Bitton, Talat Bessissow, Paul Brassard, Péter L. Lakatos

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)ComorbidityStroke (engine)Inflammatory bowel diseaseMyocardial infarctionPoisson regressionInternal medicineLogistic regressionRate ratioUlcerative colitisMortality rateOdds ratioDiseaseConfidence intervalPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Chronic inflammatory diseases have been linked to increased risk of atherothrombotic events, but the risk associated with inflammatory bowel disease (IBD) is conflictive. We, therefore, examined the risk of and risk factors for myocardial infarction (MI) and stroke in patients with IBD in Quebec. Methods We used the public health administrative database from the Province of Québec to identify newly diagnosed IBD patients between 1996 and 2015 with established case ascertainment algorithm. Incidence and prevalence of stroke and myocardial infarction were defined using ICD codes found in primary, secondary care visits or admission. Comorbidity analysis was performed by both using a logistic regression or a Poisson model with outcome rates for 1000 person-years adjusted for age and sex along with one comorbidity of interest, or with medical therapy as a time-varying variable. Significant variables (p < 0.05) were added to a multivariable models along with age and sex. Analyses were run overall and stratified by disease type. Incidence rate ratios, 95% CIs and p-values were computed. Results In total, 34 644 newly diagnosed IBD patients (CD: 59.5%) were identified. The prevalence but not incidence rates of MI was higher in IBD (prevalence at the end on 2013: 3.98%, OR:2.03 95% CI: 1.92–2.15, incidence: 0.234 per 1000 patient-years) compared with the background Canadian rates (prevalence in 2012–2013: 2.0%, incidence: 0.220 per 1000 patient-years), while the prevalence and incidence rates of stroke were not significantly higher in IBD (prevalence in 2012–2013: 2.98%, OR: 1.15 95% CI:1.08–1.23, incidence: 0.122 per 1000 patient-years vs Canadian rates: (prevalence in 2012–2013: 2.60%, incidence: 0.297 per 1000 patient-years). We identified age, sex, hyperlipidaemia and hypertension (p < 0.001 for each) as risk factors for developing MI and stroke in both CD and UC. Diabetes was identified as an additional risk factor for MI in CD and stroke in UC. Exposure to biologicals was associated with a higher incidence of MI compared with the non-treatment group (IRR: 1.51, 95% CI: 0.82–2.76, p = 0.07) in the insured IBD population. Conclusion Increased prevalence but not incidence of MI and no increased risk of stroke was identified in this population-based IBD cohort from Quebec. Risk factors for both MI and stroke included age, sex, hyperlipidaemia, hypertension and diabetes in IBD. Exposure to biologicals, reflecting disease severity in administrative databases, was associated with a higher incidence rate ratio for MI in 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,200 · 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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