The Multiple Waves of COVID-19 in Patients With Inflammatory Bowel Disease: A Temporal Trend Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cases of coronavirus disease 2019 (COVID-19) have emerged in discrete waves. We explored temporal trends in the reporting of COVID-19 in inflammatory bowel disease (IBD) patients. METHODS: The Surveillance Epidemiology of Coronavirus Under Research Exclusion for Inflammatory Bowel Disease (SECURE-IBD) is an international registry of IBD patients diagnosed with COVID-19. The average percent changes (APCs) were calculated in weekly reported cases of COVID-19 during the periods of March 22 to September 12, September 13 to December 12, 2020, and December 13 to July 31, 2021. RESULTS: Across 73 countries, 6404 cases of COVID-19 were reported in IBD patients. COVID-19 reporting decreased globally by 4.2% per week (95% CI, -5.3% to -3.0%) from March 22 to September 12, 2020, then climbed by 10.2% per week (95% CI, 8.1%-12.3%) from September 13 to December 12, 2020, and then declined by 6.3% per week (95% CI, -7.8% to -4.7%). In the fall of 2020, weekly reporting climbed in North America (APC, 11.3%; 95% CI, 8.8-13.8) and Europe (APC, 17.7%; 95% CI, 12.1%-23.5%), whereas reporting was stable in Asia (APC, -8.1%; 95% CI, -15.6-0.1). From December 13, 2020, to July 31, 2021, reporting of COVID-19 in those with IBD declined in North America (APC, -8.5%; 95% CI, -10.2 to -6.7) and Europe (APC, -5.4%; 95% CI, -7.2 to -3.6) and was stable in Latin America (APC, -1.5%; 95% CI, -3.5% to 0.6%). CONCLUSIONS: Temporal trends in reporting of COVID-19 in those with IBD are consistent with the epidemiological patterns COVID-19 globally.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».