Association of Celiac Disease and Inflammatory Bowel Disease: A Nationwide Register-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To determine the risk of inflammatory bowel disease (IBD) in patients with celiac disease (CeD) (and vice versa ) compared with general-population comparators. METHODS: Using Swedish histopathology and healthcare register data, we identified 48,551 patients with CeD and 83,529 with IBD diagnosed in 1969-2016. Each patient was compared with age- and sex-matched general-population comparators (CeD: n = 240,136; IBD: n = 408,195). Cox regression estimated hazard ratios (HRs) for IBD in patients with CeD and vice versa . Our main analyses were limited to events beyond the first year of follow-up to reduce potential surveillance bias. RESULTS: During follow-up, 784 (1.6%) patients with CeD were diagnosed with IBD compared with 1,015 (0.4%) matched comparators. In patients with CeD, the HR for IBD was 3.91 (95% confidence interval [CI] 3.56-4.31), with largely similar HRs for Crohn's disease (4.36; 3.72-5.11) and ulcerative colitis (3.40; 3.00-3.85). During follow-up, 644 (0.8%) patients with IBD and 597 (0.1%) comparators were diagnosed with CeD. The HR for CeD in patients with IBD was 5.49 (95% CI 4.90-6.16), with the highest risk estimates seen in ulcerative colitis (HR = 6.99; 6.07-8.05), and the HR for Crohn's disease was 3.31 (2.69-4.06). In patients with CeD and IBD, the diagnostic interval was usually <1 year; however, HRs of 3-4 were seen even after 10 years of follow-up. During 20 years of follow-up, 2.5% of patients with CeD developed incident IBD, and 1.3% of patients with IBD developed CeD. DISCUSSION: The bidirectional association between CeD diagnosis and IBD warrants attention in the initial assessment and follow-up of these conditions. Their co-occurrence, independent of temporal sequence, suggests shared etiology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».