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Enregistrement W3210669176 · doi:10.14309/01.ajg.0000777272.27894.b0

S935 Optimizing Access for Individuals With Suspected Inflammatory Bowel Disease Through the Development of a Triage Tool

2021· article· en· W3210669176 sur OpenAlexaff
Joëlle St‐Pierre, Alexandra Frolkis, Cynthia H. Seow, John I. Oshiomogho, Gurmeet K. Bindra, Gilaad G. Kaplan, Remo Panaccione, Joan Heatherington, Kerri L. Novak, Paul L. Beck, Yasmin Nasser, Humberto Jijon

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInflammatory bowel diseaseReferralUlcerative colitisTriageLogistic regressionInternal medicineRetrospective cohort studyAbdominal painCrohn's diseaseDiseaseFamily historyCohortUnivariate analysisColonoscopyMultivariate analysisEmergency medicineColorectal cancerFamily medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The negative impact of a delayed inflammatory bowel disease (IBD) diagnosis has been well established. We created a clinical pathway referred to as the “High-Risk IBD clinic” within a centralized referral program in a tertiary referral centre, in order to improve access to subspecialist care for individuals suspected but not yet diagnosed with IBD. Information required included symptoms (e.g. diarrhea, abdominal pain, rectal bleeding), risk factors (e.g. family history, rheumatological disease) and investigations (e.g. hemoglobin, CRP, abdominal imaging). The current study evaluated the effectiveness of this pathway in comparison to recommended benchmarks and created predictive models to identify factors associated with an IBD diagnosis. Methods: We conducted a retrospective cohort study of referrals to the High-Risk IBD clinic from February 2014 until December 2018. Referral information, investigations, endoscopic findings and final diagnosis were obtained from 316 consented individuals. Univariate logistic regression was performed to explore the association between factors included in the referral form, and a diagnosis of Crohn’s disease (CD) and ulcerative colitis (UC). For creation of predictive models, any variable with a P-value of < 0.1 in univariate logistic regression was selected for entry into the multivariate model for CD and UC. Results: Individuals presenting with high-risk features for IBD waited a median of 69 days (Q1-Q3: 47, 102 days) before initial consultation and a median of 73 days for initial endoscopy (Q1-Q3: 51, 106 days), which remains above the recommended benchmarks. Data obtained from referrals to the High-Risk IBD clinic were used to create prediction models. For UC, the predictive model included weight loss (OR 3.13, P = 0.030), presence of rectal bleeding (OR 5.62, P = 0.009) and abdominal pain (OR 0.33, P = 0.032). For CD, the predictive model included male gender (OR 3.35, P = 0.003), elevated CRP (OR 2.30, P = 0.043) and weight loss (OR 2.26, P = 0.040). Conclusion: Timely access to care for individuals with IBD continues to be a barrier. We established predictive tools associated with a final diagnosis of IBD and IBS as a means to expedite the care of individuals with undiagnosed IBD.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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