Clinical and Demographic Characteristics of Older Inflammatory Bowel Disease Patients
Notice bibliographique
Résumé
There is limited data describing management of older Australians with inflammatory bowel disease (IBD). The prevalence of IBD in the elderly is increasing due to an aging population and increasing overall incidence, which presents challenges in management due to comorbidities and polypharmacy. The aim of the study was to describe demographic and clinical characteristics, and management of IBD in older patients. Around 100 consecutive patients (n = 100) aged above 60 years and attending the IBD outpatient clinic of Fiona Stanley Hospital from January 2019 were selected. Demographic and clinical information were compiled from the digital medical record. Around 59 patients had Crohn’s disease (CD), 39 had ulcerative colitis (UC) and 2 unclassified IBD (IBD-U). Around 75% of patients had a Montreal classification recorded, which is a recommended standard of care. For both CD and UC, no patients had onset of symptoms <17 years old, and the majority had symptom onset after 40 years of age (CD—56%, UC—52%). Around 39% of CD patients had undergone at least one surgery, and 5% a second operation. No UC patients had undergone surgery. 5’Aminosalicylates (59%), antitumor necrosis factor alpha (33%), thiopurines (22%), and vedolizumab (11%) were the most common current treatments. Around 9% of patients were currently taking steroids while 36% had previously taken corticosteroids. Immunosuppressive events were recorded, if they occurred, after treatment with steroids, immunomodulatory or biologic agents. Two patients had melanoma, 12 nonmelanoma skin cancer, 3 solid organ tumors (2 prostate adenocarcinoma and 1 bladder transitional cell carcinoma), 3 latent tuberculosis, 1 myelodysplasia, and 1 septic arthritis. Around 14% of the patients had osteoporosis or osteopenia; 43% of these had prior corticosteroid exposure; however, there was a low rate of bone densitometry. Most patients both with CD and UC were diagnosed over 40. Biologics were the most common treatment category in keeping with the aim of achieving deep remission.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».