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Enregistrement W3033809361 · doi:10.1093/crocol/otaa048

Inflammatory Bowel Disease and the Environment: More to Come

2020· editorial· en· W3033809361 sur OpenAlexaff
Wael El‐Matary

Notice bibliographique

RevueCrohn s & Colitis 360 · 2020
Typeeditorial
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensChildren's Hospital Research Institute of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflammatory bowel diseaseInflammatory Bowel DiseasesDiseaseMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inflammatory bowel disease (IBD) is a chronic immune-related disorder that affects gastrointestinal tract. As the disease is non-curable, patients need a lifelong treatment with a typical disease course of remissions and relapses.1–3 The etiopathogenesis of IBD is still unclear; however, many identified and non-identified environmental factors play a major role in intestinal dysbiosis with subsequent immune dysregulation in genetically susceptible individuals.1–4 Several environmental factors such as nicotine smoking, early exposure to breastfeeding, antibiotics, air pollution, and rurality have been examined. One of the major environmental determinants in IBD pathogenesis is diet.4,5 Several dietary factors have been explored and linked to the pathogenesis of IBD such as vitamin D intake.5–7 Obesity, on the other hand, has been recognized as a major health problem with a concerning surge in prevalence, especially in Western countries. Obesity is known to be associated with an inflammatory state and its link to IBD has been the subject of ongoing basic and clinical research over the last several years.8,9 Obese persons with IBD may have a higher rate of disease relapse, resistance to medical therapy, and the need for IBD-related surgery.10,11 In an interesting review, Szilagyi et al12 compared rates of obesity, IBD, with the geographic markers of lactase digestion status, average population-weighted national latitude, and national yearly sunshine exposure in 47 countries across the globe. The main findings shown were the global modest to moderate correlations of Crohn’s disease (CD) and ulcerative colitis (UC) incidence with geographic markers. The correlation between obesity and IBD (both CD and UC) was globally moderate, but it was poor for Europe and Asia. As the obesity pandemic is more pronounced in Western countries, it is not clear why the correlation was poor in Europe. The correlation of CD incidence with lactase non-persistence (LNP) in Europe and the correlation of CD and UC incidence with latitude in Asia remained moderate to strong. When the prevalence data on IBD were assessed, the outcomes with the geographical markers were similar globally but less clear in Europe and Asia, where UC prevalence remains moderately associated with LNP and strongly associated with latitude in Asia. It is difficult to know what this exactly means or the implications of these findings. While the study is interesting, it is limited by the availability and accuracy of epidemiological data from different countries. The results of the study are dependent on several assumptions and calculations that might be difficult to interpret. The accuracy of these calculations needs to be validated in future studies. Data availability: Data sharing is not applicable to this article, as no new data were created or analyzed in this article. Conflict of Interests: W.E-M. served as an advisory board member for Janssen and AbbVie and MERCK Canada.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,003
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0110,007
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0230,025
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,010

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 GPT0,215
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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'admission1
Résumé présentnon

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