Comorbidity before and after a diagnosis of inflammatory bowel disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Comorbidity is an important predictor of how disease course in inflammatory bowel (IBD) evolves. AIMS: To determine pre-diagnosis relative rates (RR) and post-diagnosis hazard ratios (HR) of component diseases of the Charlson Comorbidity Index (CCI) in a cohort study of persons with IBD. METHODS: The University of Manitoba IBD Epidemiology Database includes all Manitobans with IBD from 1 April 1984 through 31 March 2018 and matched controls. All outpatient physician claims and hospital discharge abstracts were searched for diagnostic codes for CCI component diseases. Some diseases were collapsed into one group such that we assessed 12 conditions. We report the RR of these conditions prior to IBD and the incidence of these diagnoses after IBD. Using Cox proportional hazards regression we report post-diagnosis HR. Confidence intervals were adjusted for Bonferroni correction. RESULTS: The RR of cardiovascular diseases, peripheral vascular diseases, chronic pulmonary diseases, connective tissue disease/rheumatic diseases, renal disease, liver diseases, peptic ulcer disease, and cancer were all increased prior to diagnoses of IBD compared to controls. All comorbidities were increased post IBD diagnosis. The increased HR for dementia in persons with Crohn's disease was a concerning novel finding. The increased association with paraplegia/hemiplegia was unexpected. For all comorbidities, except diabetes, the age at diagnosis was younger in IBD than controls. CONCLUSIONS: Persons with IBD have a higher comorbidity burden than persons without IBD. Optimal care plans for persons with IBD should include an assessment for other comorbidities that include just about every other organ system.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».