Analyses of Changing Disease Patterns and Factors Related to Disease Outcomes in Patients with Crohn’s Disease after 7 Years of Follow-up: A Single-center Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The clinical spectrum and disease course of Crohn’s disease (CD) are heterogeneous and difficult to predict based on initial presentation. Aim: To analyze the long-term disease course and factors leading to poor prognosis of the disease.Methods: In total, 112 patients with CD who were initially diagnosed or treated at our institution were included. We analyzed their clinical data, disease characteristics according to Montreal classification, endoscopic and computed tomography (CT) examinations at initial visit, and 2-year, 5-year, and last follow-ups. We categorized the long-term disease course into four categories: remission, stable, chronic refractory, and chronic relapsing. Significant factors associated with a poorer prognosis were analyzed.Results: The median follow-up period was 107 (range, 61-139) months. Complicated disease behavior increased slightly (20.5% to 26.2%). Chronic refractory (19.6%) and relapsing (16.1%) courses were defined as unfavorable disease course. Two-year disease characteristics were significant factors for unfavorable disease course, and the combination of 2-year perianal disease and 2-year moderate-to-severe CT activity could predict unfavorable disease course with the highest accuracy (0.722, area under the curve 0.768, p<.0001). Conclusions: One-third of our CD patients showed an unfavorable disease course (35.7%) and 2-year disease characteristics were significant factors for an unfavorable disease course.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».