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Enregistrement W3009003886 · doi:10.1093/jcag/gwz047.221

A222 EPIDEMIOLOGICAL, PHENOTYPIC AND CLINICAL PATTERNS OF EXTRAINTESTINAL MANIFESTATIONS IN INFLAMMATORY BOWEL DISEASE

2020· article· en· W3009003886 sur OpenAlexaffabout
Ellina Lytvyak, Brendan P. Halloran, Karen I. Kroeker, Farhad Peerani, Karen Wong, Andrew L. Mason, Aldo J. Montaño‐Loza, Daniel C. Baumgart, Levinus A. Dieleman

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInflammatory bowel diseaseCohortUlcerative colitisInternal medicineLogistic regressionGastroenterologyDiseaseEpidemiologyRetrospective cohort studyUnivariate analysisCrohn's diseaseCohort studyMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Inflammatory bowel disease (IBD), including Crohn’s disease (CD) and ulcerative colitis (UC), may affect multiple organ systems. The extraintestinal manifestations (EIMs) occur frequently, considerably increase morbidity and mortality, and strongly influence the quality of life in IBD patients. Aims To establish the all-time prevalence of EIMs in a large cohort of IBD patients and assess risk factors contributing to their development. Methods We conducted a retrospective cohort study of IBD patients followed at the Division of Gastroenterology, University of Alberta, diagnosed between 1954 and 2019. We recorded demographic, clinical, and biochemical data. The EIMs included dermatological, musculoskeletal, ophthalmological, hepatobiliary, urogenital, and pulmonary manifestations. The chi-square and Mann-Whitney tests (median, IQR) were used to evaluate differences. Univariate logistic regression was used to determine the association of EIMs with demographic and disease-specific variables across CD and UC, with predictors (p≤0.05) further incorporated into multivariate regression models. Results We analyzed data of 4493 IBD patients: 2354 with CD and 2139 – with UC, aged 18–96 years. Males were underrepresented in the CD cohort compared to the UC (47.8% vs 52.8%; p=0.001), with longer disease duration (16.3, IQR 16.1 vs 12.3, IQR 12.4 years; p≤0.001). The EIMs were slightly more prevalent in the CD group compared to UC (22.2% vs 20.4%; p=0.134), along with a significantly higher proportion of patients with over two EIMs (4.1% vs 1.7%; p≤0.001). The EIMs’ pattern varied substantially between the IBD subtypes (Figure). In the CD cohort, the most common EIM was peripheral arthropathy (4.1%), followed by ankylosing spondylitis (4.0%) and nephrolithiasis (3.6%). Among CD patients, disease duration ≥20 years (OR 1.70, 95% CI 1.17–2.48; p=0.006), iron (OR 1.54, 95%CI 1.13–2.09; p=0.006) and calcium (OR 2.28, 95% CI 1.21–4.27; p=0.010) deficiencies were identified as risk factors for EIMs. The UC patients most frequently had primary sclerosing cholangitis (9.6%) with peripheral arthropathy and nephrolithiasis each being present in 2.2% of patients. In the UC cohort, three variables demonstrated the most significant associations with EIMs: male sex (OR 1.75, 95% CI 1.32–2.32; p≤0.001), disease duration ≥20 years (OR 1.93, 95% CI 1.35–2.74; p≤0.001), and pan-colonic disease extent (OR 2.12, 95% CI 1.03–4.36; p=0.041) (Table). Conclusions Our data demonstrate that over one-fifth of IBD patients had at least one EIM over the course of the disease and the EIMs pattern varies substantially across CD and UC. Identification of risk factors allowing prediction of EIMs would increase awareness, assist in their early recognition, and tailor further management. Funding Agencies AbbVie

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,242 · 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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