Epidemiology, Treatment Strategy, Natural Disease Course and Surgical Outcomes of Patients with Ulcerative Colitis in Western Hungary – A Population-based Study Between 2007 and 2018: Data from the Veszprem County Cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: The number of population-based studies in ulcerative colitis [UC] from Eastern Europe is limited. Our aim here was to analyse the incidence, prevalence, disease phenotype, treatment strategy, disease course and colectomy rates in a prospective population-based inception cohort including UC patients diagnosed between 2007 and 2018. The present study is a continuation of the Veszprem IBD cohort since 1977. METHODS: In total, 467 UC patients were included [male/female: 236/231; median age at diagnosis: 36 years, IQR: 25-54 years]. Both in-hospital and outpatient records were collected and comprehensively reviewed. The mean length of follow-up was 8.34 ± 3.6 years. Demographic data were derived from the Hungarian Central Statistical Office. RESULTS: The mean incidence rate was 11.02/105 person-years in this 12-year period. Prevalence was 317.79/105 persons in 2015. Disease extent at diagnosis was proctitis [E1] in 22.3%, left-sided colitis [E2] in 43.9% and extensive colitis [E3] in 33.8%. The probability of disease extent progression was 11.6% [SE: 1.8] after 5 years. The distribution of maximal therapeutic steps was 5-ASA in 46.9%, corticosteroids in 16.3%, immunosuppressives in 19.3% and biologicals in 16.5%. The probability of receiving biological therapy after diagnosis was 9.9% [SE: 1.4] at 3 years. The overall colectomy rate was 4.1% in the population. The probability of colectomy was 1.5% [SE: 0.6] at 1 year, 3.6% [SE: 0.9] at 5 years and 4.4% [SE: 1.0] at 10 years. CONCLUSIONS: The incidence of UC was high in Hungary, similar to high-incidence areas in Western Europe. Treatment strategies are in line with the biological era. The probability of progressing to proximal disease, and the medium- and long-term colectomy rates were both lower compared with data from Western European centres.
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| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
Prédiction machine sur la base complète
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
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| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
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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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».