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Enregistrement W4207003140 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjab232.762

P640 Incidence, prevalence, disease phenotype and maximal therapeutic step in Crohn’s disease patients in Western Hungary – a population-based study between 2007–2018, data from the Veszprem county cohort

2022· article· en· W4207003140 sur OpenAlexaff
Péter L. Lakatos, Lóránt Gönczi, Petra A. Golovics, Tünde Pandúr, G. David, Zsuzsanna Erdélyi, István Szita

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)PopulationEpidemiologyDiseaseCohortPediatricsCrohn's diseaseCohort studyInternal medicineDemographyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The number of epidemiological population-based studies are still limited from Eastern Europe. The present study is a continuation of the Veszprem IBD population based cohort with a follow-up of the incidence and disease course of IBD since 1977. Our aim was to analyze the incidence and disease phenotype at diagnosis, and the maximal therapeutic step distributions during follow-up in a prospective population-based database from Veszprem Province, including incident Crohn’s disease (CD) patients diagnosed between January 1, 2007 and December 31, 2018. Methods Data of 421 incident CD patients were analyzed (male/female: 237/184; median age at diagnosis: 29 years(y) [IQR: 21–42]). Both in-hospital and outpatient records were collected and comprehensively reviewed at diagnosis and during clinical follow-up. The source of age- and gender-specific demographic data was derived from the national population census in 2011. Results Adjusted mean incidence rate was 9.94(CI95%: 9.0–10.9)/105 person-years in this 12 year period[males:11.5(CI95%:10.2–13.2)/105; females:8.4(CI95%:7.3–9.7)/105]. Prevalence rate was 191.18(CI95%:177.0–205.7)/105 persons in 2011 and 236.78(CI95%:220.8–252.8) in 2015. For detailed annual incidence rates and age-specific mean incidence rates see Figure1 and 2. Peak onset age in CD was 20–29 years of age. Diagnostic delay from symptom onset was ≥1year in 26.6%, and ≥3 years in 10% of the patients. Disease location was ileal(L1) in 29.7%, colonic(L2) in 24.5%, and ileo-colonic(L3) in 45.8% at diagnosis. Upper gastrointestinal manifestation or perianal disease were present in 7.6% and 13.5%. Disease behavior at diagnosis was luminal(B1) in 62.5%, stenosing(B2) in 17.6%, penetrating(B3) in 16.4%, and B2+B3 in 3.6%. Patients with ileocolonic disease were younger (29.2y,SD:14.6) at diagnosis compared to patients with ileal(35.7y,SD:15.5;p<0.001) or colonic disease(37.7y;SD:18.1;p<0.001). Extraintestinal manifestations were as follows: hepatic5.0%(PSC 1.9%), arthritis13.8%, ocular1.7%, cutan4.3%. Active smokers at diagnosis were 35.4%. Distribution of maximal therapeutic steps during the course of follow-up (8.53y,SD: 3.3) were 5-ASA in 15.7%, systemic corticosteroids in 14.3%, immunosuppressive therapy in 42.5%; anti-TNF biologic therapy in 23.3% and other biologic therapy in 2.9%. Conclusion The incidence of CD in this 12 year period was high, comparable to high-incidence areas in Western European countries, and comparable to previous data from the Veszprem cohort, while prevalence rates continue to rise.(Lakatos 2011, IBD). Ileocolonic location and penetrating disease behavior were somewhat higher compared to previous population-based data from Western Europe.(Burisch 2018, JCC).

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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