Cigarette Smoke Increases Risk for Colorectal Neoplasia in Inflammatory Bowel Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIMS: Patients with inflammatory bowel disease are at increased risk of colorectal neoplasia (CRN) due to mucosal inflammation. As current surveillance guidelines form a burden on patients and healthcare costs, stratification of high-risk patients is crucial. Cigarette smoke reduces inflammation in ulcerative colitis (UC) but not Crohn's disease (CD) and forms a known risk factor for CRN in the general population. Due to this divergent association, the effect of smoking on CRN in IBD is unclear and subject of this study. METHODS: In this retrospective cohort study, 1,386 IBD patients with previous biopsies analyzed and reported in the PALGA register were screened for development of CRN. Clinical factors and cigarette smoke were evaluated. Patients were stratified for guideline-based risk of CRN. Cox-regression modeling was used to estimate the effect of cigarette smoke and its additive effect within the current risk stratification for prediction of CRN. RESULTS: 153 (11.5%) patients developed CRN. Previously described risk factors, i.e. first-degree family member with CRN in CD (p-value=.001), presence of post-inflammatory polyps in UC (p-value=.005), were replicated. Former smoking increased risk of CRN in UC (HR 1.73; 1.05-2.85), whereas passive smoke exposure yielded no effect. For CD, active smoking (2.20; 1.02-4.76) and passive smoke exposure (1.87; 1.09-3.20) significantly increased CRN risk. Addition of smoke exposure to the current risk-stratification model significantly improved model fit for CD. CONCLUSIONS: This study is the first to describe the important role of cigarette smoke in CRN development in IBD patients. Adding this risk factor improves the current risk stratification for CRN surveillance strategies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».