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Enregistrement W4207050841 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjab232.758

P635 Incidence, prevalence, disease phenotype and maximal therapeutic step in Ulcerative Colitis patients in Western Hungary – a population-based study between 2007–2018, data from the Veszprem County cohort

2022· article· en· W4207050841 sur OpenAlexaff
Péter L. Lakatos, Lóránt Gönczi, Petra A. Golovics, Tünde Pandúr, G Dávid, 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)Ulcerative colitisEpidemiologyPopulationCohortInflammatory bowel diseaseDiseaseDemographyCohort studyInternal medicinePediatricsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Recent trends indicate a change in the epidemiology of inflammatory bowel disease (IBD) with previously low incidence areas now reporting progressive rise. 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 ulcerative colitis (UC) patients diagnosed between January 1, 2007 and December 31, 2018. Methods Data of 467 incident UC patients were analyzed (male/female:236/231; median age at diagnosis:36 years(y)[IQR: 25–54]). 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 for statistical analysis was derived from the results of a national population census in 2011. Results Adjusted mean incidence rate was 11.02(CI95%:10.1–12.1)/105 person-years in this 12 year period[males:11.53(CI95%:10.2–13.1)/105; females:10.54(CI95%:9.3–12.0)/105]. Prevalence rate was 283.51(CI95%:265.7–300.7)/105 persons in 2011 and 317.79(CI95%:298.8–335.8) in 2015. For detailed annual incidence rates and age-specific mean incidence rates see Figure 1 and 2. Peak onset age in UC was 20–29 years of age. Diagnostic delay from symptom onset was ≥1year in 19.1%, and ≥3 years in 4.1% of the patients. Disease extension was proctitis(E1) in 22.3%, left sided colitis(E2) in 43.9%, and extensive colitis(E3) in 33.8% of the patients at diagnosis. Patients with extensive colitis were younger(32.9y,SD:16.6) at diagnosis compared to patients with proctitis(40.1y,SD:15.9;p<0.001) or left sided colitis(44.0y;SD:19.1;p<0.001). Extraintestinal manifestations were as follows: hepatic5.4%(PSC 2.1%), arthritis10.7%, ocular0.9%, skin3.6%. Active smokers at diagnosis were 12.6%. Distribution of maximal therapeutic steps during the course of follow-up (8.34y,SD: 3.5) were 5-ASA in 46.9%, systemic corticosteroids in 16.3%, immunosuppressive therapy in 19.3%; anti-TNF biologic therapy in 12.2% and other biologic therapy in 4.3%. Conclusion The incidence of UC 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 compared to our previous data.(Lakatos 2011, IBD). Disease extension at diagnosis and distribution of highest treatment step was comparable to European population-based data.(Burisch 2019, 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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

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 GPT0,263
Écart entre enseignants0,249 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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
Résumé présentoui

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