DOP41 Temporal Trends in the epidemiology of Inflammatory Bowel Diseases in the public healthcare system in Brazil: A large population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Background: Population-based data on incidence and prevalence of Inflammatory Bowel Diseases (IBD) in newly industrialized countries such as Brazil are scarce. This study aims to define temporal trends of estimated incidence and prevalence rates of Crohn’s disease (CD) and ulcerative colitis (UC) in Brazil using unique public healthcare datasets. Methods Methods: All IBD patients (UC and CD) from the unique public healthcare national system (DATASUS) were included from January 2012 to December 2020 and identified according to ICD codes, medication use or IBD-relates procedures. Data extraction was performed with the platform “TT Disease Explorer” (Techtrials Healthcare Data Science, Brazil) and checked by 2 independent reviewers. The platform collects publicly available data from the ministry of health via electronic algorithms (ETLs and Webcrawlers) with automatic updates. The population of Brazil was calculated according to the national Brazilian Geographics and Statistics Institute (IBGE). Average Annual Percent Change (AAPC) and 95% confidence intervals (CI) were calculated using poisson (or negative binomial) regression for incidence and log binomial regression for prevalence. Results Results: A total of 212,026 IBD patients (UC: n=140,705; CD: n=92,326) were included, There was a higher proportion of females as opposed to males, and age at health system entry was similar to developed countries (figure 1). Estimated incidence rates of IBD were 9.41 per 100,000 in 2012 and 9.57 per 100,000 in 2020 (AAPC=0.80%; CI -0.37–1.99; p=0.18); for UC, incidence increased from 5.69 per 100,000 to 6.89 per 100,000 (AAPC=3.04; CI 1.51–4.58; p<0.001) and for CD incidence dropped from 3.71 per 100,000 to 2.68 per 100,000 (AAPC=-3.24%; CI -4.45- -2.02; p<0.001) in the same time period (figure 2). Estimated prevalence rates of IBD increased significantly from 30.01 per 100,000 in 2012 to 100.13 per 100,000 in 2020 (AAPC=14.87%; CI 14.78–14.95; p<0.001); For UC, from 17.4 per 100,000 to 66.45 per 100,000 (AAPC=16.51%; CI 16.41–16.62; p<0.001) and for CD from 14.24 per 100,000 to 43.6 per 100,000 (AAPC=13.49%; CI13.37-13.61; p<0.001) in the same time period (figure 3). Conclusion Conclusions: Estimated incidence rates of IBD have remained stable from 2012–2020. Incidence of CD is significantly decreasing whereas of UC is significantly increasing. There was a significant increase in estimated prevalence rates of CD and UC. This massive rise in prevalence can support planning for future strategies for public healthcare providers in our country towards better IBD care. This is the largest IBD epidemiological study from newly industrialized countries to date.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».