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Enregistrement W3007922370 · doi:10.1093/jcag/gwz047.064

A65 VARIATION IN THE CARE OF CHILDREN WITH INFLAMMATORY BOWEL DISEASE: A CANGIEC POPULATION-BASED STUDY

2020· article· en· W3007922370 sur OpenAlexaffabout
M Ellen Kuenzig, Harminder Singh, Alain Bitton, Gilaad G. Kaplan, Matthew Carroll, Anthony Otley, Thérèse A. Stukel, Sarah Spruin, Anne M. Griffiths, David R. Mack, Kevan Jacobson, Geoffrey C. Nguyen, Laura E. Targownik, Soheila Nasiri, Eric I. Benchimol

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensMount Sinai HospitalHospital for Sick ChildrenUniversity of AlbertaChildren's Hospital of Eastern OntarioMcGill UniversityUniversity of CalgaryUniversity of TorontoBC Children's HospitalDalhousie UniversityRoyal Victoria HospitalUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInflammatory bowel diseaseHazard ratioPediatricsHealth careDiseasePopulationEmergency medicineInternal medicineConfidence intervalEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Inflammatory bowel disease (IBD) is rising rapidly in Canadian children. These children require consistent high-quality specialized care to prevent long-term complications. Aims Evaluate variation in health services utilization and surgery rates across pediatric IBD centres in Ontario. Methods Incident cases of IBD <16y (1999–2010), identified from health administrative data using a validated algorithm, were assigned to pediatric IBD centres based on location of IBD hospitalization, endoscopy and outpatient care. Children receiving IBD-specific care outside pediatric centres were also grouped. Frailty models, median hazard ratios (MHR), and Kendall’s t described variation in IBD-related ED visits, hospitalizations, and surgery 6–60 months after diagnosis, adjusting for age, sex, rural/urban household, and income. Mean diagnostic lag (time from first health system contact for an IBD symptom to final IBD diagnosis) and proportion of children with IBD care by gastroenterologists (GIs) at each centre were evaluated as centre-level predictors of variation. Results Of 2584 IBD cases, 73.4% were treated in a pediatric IBD centre. Between-centre differences accounted for 0.18% (MHR 1.06) and 0.41% (MHR 1.09) of variation in hospitalizations and ED visits, respectively. Children treated at centres where a higher proportion of children were cared for by GIs were more likely to be hospitalized (HR 2.09, 95% CI 1.26–3.45). Children treated at centres with a longer mean diagnostic lag were also more likely to be hospitalized (HR 1.01, 95% CI 1.003–1.02). ED visits were not associated with the proportion of children cared for by gastroenterologists or diagnostic lag. Among 1529 CD cases, 14.1% required intestinal resection; 1.79% of variation in the risk of surgery resulted from between-centre differences (MHR 1.20). Surgery was less common among patients at centres where more children were cared for by GIs (HR 0.24, 95% CI 0.07–0.84) and with a longer mean diagnostic lag (HR 0.98, 95% CI 0.97–0.99). After adjusting for these, between-centre differences accounted for 0.005% (MHR 1.01) of variation in care. Minimal variation was observed among the 11.0% of 872 UC cases requiring colectomy, with 0.37% of variation due to between-centre differences (MOR 1.09). Colectomy risk was not associated with GI care or diagnostic lag. Conclusions Variation in ED visits, hospitalizations, and surgery among children with IBD is small; however, centre-level differences in GI specialist care use and time to diagnosis were associated with hospitalization and surgery. It is essential to understand between-centre differences to reduce variation and ensure high-quality care. Funding Agencies CCC

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)0,004
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 enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,195
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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