Epidemiology of Inflammatory Bowel Diseases in Israel: A Nationwide Epi-Israeli IBD Research Nucleus Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are currently no nationwide data on the epidemiology of inflammatory bowel diseases (IBD) in Israel. We aimed to determine the population-based epidemiological trends of IBD in the diverse Israeli population. METHODS: Health-administrative data were retrieved from all 4 Israeli health maintenance organizations, insuring 98% of the population, using validated identification algorithms. National trends were determined using Joinpoint regression analysis calculating annual percent change and average annual percent change (AAPC). RESULTS: By 2019, there were 46,074 patients with IBD in Israel, corresponding to a national prevalence of 519/100,000 (0.52%), of whom 54.1% had Crohn disease (CD) and 45.9% had ulcerative colitis (UC). The number of Jewish patients doubled from 18,701 in 2005 (354/100,000) to 38,950 (589/100,000) in 2018 (AAPC, +4.0%; P < 0.05), and the number of Arab patients increased 3-fold from 1096 (102.1/100,000) to 3534 (240.7/100,000; AAPC, +6.8%; P < 0.05) during the same years. However, the increase rate has gradually decelerated over time (annual percent change during 2005-2008, 2009-2014, and 2005-2018 was +6.7%, +4.2%, and +2.3%, respectively; P < 0.05). Pediatric prevalence increased from 37.4 to 52.2/100,000, with CD predominating in both Jews and Arabs. The incidence of CD remained stable (from 15.9/100,000 to 14.9/100,000) and the incidence of UC decreased (15.4/100,000 to 10.5/100,000 (AAPC, -3.2%; P < 0.001)). In contrast, pediatric incidence of CD increased from 7.3/100,000 to 8.3/100,000 (AAPC, +1.9%; P < 0.05) and that of UC increased from 2.6 to 4.4/100,000 (AAPC, +5.8%; P < 0.05). CONCLUSIONS: The IBD prevalence rate in Israel is still increasing but gradually decelerating, probably due to the decreasing overall IBD incidence. Nonetheless, incidence rate in children is still increasing. Ongoing narrowing in the rates between Jews and Arabs over time may indicate shared environmental factors.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».