Factors Predictive of Proximal Disease Extension and Clinical Course of Patients Initially Diagnosed with Ulcerative Proctitis in an IBD Referral Center
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aims to determine whether risk factors at the time of diagnosis that are found to be predictive of proximal dis- ease extension in ulcerative proctitis (UP) occur in a cohort of Brazilian patients. METHODS: This is a retrospective analysis of data from 97 patients (67% female) with UP (Montreal classification: E1) with at least 12 months of follow-up who were admitted to the Ribeirão Preto Medical School IBD referral center between January 2001 and December 2018. Proximal disease extension, which was defined as E1 progressing to E3 (pancolitis), was evaluated endoscopically during follow-up. RESULTS: A total of 29 (29.9%) patients experienced proximal disease extension. The risk factors at diagnosis associated with proximal disease extension were younger age (<40 years; P = .012), higher Mayo endoscopic score (P < .0001), higher partial Mayo score (P = .0018), and use of oral corticosteroids (P = .0016). During the follow-up period, increased disease relapse rates (P < .0001), immuno- modulators (P = .00014) or the use of biological agents (P = .00037), and colectomy (P = .0002) were all significantly higher among UP patients with proximal disease extension. CONCLUSION: Similar to what has been demonstrated in other studies, Brazilian UP patients with increased clinical and endoscopic sever- ity at the time of diagnosis are likely to evolve with both proximal extension and a more adverse clinical course. Therefore, these patients should be followed-up more carefully.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».