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Enregistrement W4318539228 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjac190.0967

P837 Incidence, evolution of disease phenotype, time to biological therapy and medium-, long-term surgery rates in IBD-U patients in Western Hungary – a population-based study between 1977–2020, data from the Veszprem county cohort

2023· article· en· W4318539228 sur OpenAlexaff
Lóránt Gönczi, L Lakatos, Petra A. Golovics, T Pandur, G Dávid, Zsuzsanna Erdélyi, I Szita, Péter L. Lakatos

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePancolitisIncidence (geometry)Ulcerative colitisProctitisInflammatory bowel diseasePopulationColectomyEpidemiologyInternal medicineDiseaseIleitisRochester Epidemiology ProjectCohortPediatricsCrohn's diseaseColonoscopyColorectal cancerCancerPopulation based study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The number of epidemiological population-based studies on unclassified inflammatory bowel disease (IBD-U) patients are very limited. 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-U since 1977. Our aim was to evaluate incidence, prevalence, disease course, time to biological therapy and surgery rates in a prospective population-based database of incident IBD-U patients diagnosed between 1977 and 2018, with follow-up until 2020. Methods Both in-hospital and outpatient records were collected. The source of age- and gender-specific demographic data was derived from the Hungarian Central Statistical Office. Medical therapy, time to first biological therapy, disease progression, and colectomy was registered. Results Data of 119 incident IBD-U patients were analyzed (male/female: 55/64; median age at diagnosis: 34 years(y) (IQR: 24-47)). Adjusted mean incidence rate was 0.76 (CI95%: 0.63-0.9) /105 person-years in the total study period, and 0.96 (CI95%: 0.79-1.16) /105 person-years between 1990-2018. Disease extent at diagnosis was proctitis in 7.6%, one-sided colitis (left-sided colitis, or isolated right-sided colitis) in 36.1%, and extensive (pancolitis) in 56.3%. The probability of progression in colonic disease extent was 6.7% (SE:2.3) at 3 years, 10.3% (SE:2.8) at 5 years and 15.3% (SE:3.4) at 10 years. Figure 1. The probability of developing terminal ileitis, thus disease classification change – Crohn’s disease was 2.6% (SE:1.5) at 5 years and 3.5% (SE:1.7) at 10 years. Figure 2. Perianal disease developed in 5% (n=6) of all patients during the total follow-up. The probability of receiving biological therapy in patients diagnosed after the year 2000 (n=62), was 15.5% (SE:4.8) at 5 years, and 19.4% (SE:5.3) at 10 years. Figure 3. The overall resective surgery rate was 16.8% at the end of follow-up. Segment resection was performed in 5.0% of the patients, and 11.8% underwent subtotal- or total colectomy. The cumulative probability of resective surgery was 7.6% (SE:2.4) at 1 year, 9.3% (SE:2.7) at 5 years, 13.5% (SE:3.3) at 10 years, and 18.5% (SE:3.9) at 20 years. Figure 4. Conclusion Initial disease phenotype was severe in most cases of IBD-U and colonic progression is substantial over time. Disease classification change to Crohn’s disease with development of terminal ileitis or perianal disease was low. High rates of biological therapy and surgery are suggestive of a severe disease course of IBD-U.

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 seuil0,009

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
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,254 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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