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Enregistrement W4206912033 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjab232.615

P488 Trends in corticosteroid (CS) use over time and following diagnosis in patients with Inflammatory Bowel Disease (IBD), using IBM® MarketScan®

2022· article· en· W4206912033 sur OpenAlexaff
Tim Raine, Gil Melmed, Tricia Finney‐Hayward, Ryan Clark, Jonathan Chapman, Laura E. Targownik, Johan Burisch, Ola Olén

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMicroscopic Colitis
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePrednisoneBudesonidePrednisoloneCohortInflammatory bowel diseaseRetrospective cohort studyIncidence (geometry)Internal medicineMedical prescriptionCorticosteroidPediatricsDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background As part of the IBD-DICE (Determinants, Incidence and Consequences of CS Excess) collaborative research programme, this study examined rates of CS use and excess use in patients with IBD over time and after initial diagnosis. Methods Using IBM® MarketScan®, a representative claims database including details of >200 million individuals annually in the United States (US), we conducted a retrospective analysis of CS use from 2007 to 2018 in adult patients with IBD. Patients with conditions commonly associated with high levels of CS use (other than IBD) were excluded. CS use and excess were examined over calendar time in all patients (prevalent cohort), and in relation to the time of first IBD diagnosis in a newly diagnosed subset (incident cohort). Both a restrictive and a broader definition of CS use were examined. The restrictive definition only included claims for oral budesonide or prednisolone/prednisone with a pre-defined minimum daily equivalent dose of ≥17.5 mg, based on a typical tapering CS prescription for IBD. Under the broader definition, CS use was considered as any claim for oral prednisolone, prednisone, budesonide or methylprednisolone. Excess CS use was defined as either ≥2 CS courses in a 12-month period or ≥3 months of continuous CS use. Results The prevalent cohort (restrictive definition) included a total of 338,837 patients with 1,051,213 observation years. Rates of CS use ranged from 23.7% in 2007 to 19.3% in 2009 and plateaued in subsequent years (18.4%–21.1%). Rates of CS excess were higher from 2007 to 2009 (8.9%–11.5%) than in later years, and remained relatively stable from 2010 to 2018 (7.9%–8.6%). Similar patterns were seen with the broad definition of CS use, with CS excess rates of 15.2% in 2007 and 10.9%–11.8% from 2010 to 2018 (Figure 1). The incident cohort included 106,875 patients with 320,295 observation years. CS use was highest in the first year after diagnosis (24.2% and 29.4% with the restrictive and broad definitions, respectively) and decreased and plateaued by the second year after diagnosis (range: 10.8%–14.8% and 16.8%–21.0%, respectively). Similarly, CS excess was highest in the first year after diagnosis (11.7% and 14.6% with the restrictive and broad definitions, respectively) and decreased and levelled off by the second year after diagnosis (range: 3.6%–6.2% and 5.6%–8.6%, respectively) (Figure 2). Conclusion Despite advances in IBD treatment over the past decade and the adverse effects associated with CS, use of CS has not decreased substantially in the US in recent years. Levels of CS excess remain a concern, and may represent an opportunity for more optimised treatment and education, especially for newly diagnosed patients.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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