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Enregistrement W4318539457 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjac190.0066

DOP26 Burden of perianal disease and perianal surgery in Crohn’s disease over different therapeutic eras – a population-based study from western Hungary between 1977–2020, data from the Veszprem county cohort

2023· article· en· W4318539457 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-clésMedicineCohortPopulationSurgeryCohort studyProspective cohort studyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Few population-based studies have investigated rates and management of perianal disease and long-term perianal surgery rates in Crohn’s disease (CD). The present study is a continuation of the Veszprem IBD population based cohort with a follow-up osince 1977. Our aim was to analyze the long-term rates of perianal surgical procedures over different therapeutic eras in a prospective population-based database from Veszprem Province, including incident CD patients. Methods Patient inclusion was between January 1, 1977 and December 31, 2018; follow-up ended December 31, 2020. Both in-hospital and outpatient records were collected. Perianal surgical procedure was defined as any perianal surgical procedure including fistulotomy, abscess drainage or seton placement. Surgery rates were examined in three different eras based on time of diagnosis: cohort-A, 1977-1995; cohort-B, 1996-2008; and cohort-C, 2009-2018. Results Data of 946 incident CD patients were analyzed (male/female: 496/450; median age at diagnosis: 28 years(y) [IQR: 22-40]). Median follow-up time for the entire cohort was 15 years (IQR: 9-21). Table 1. Perianal disease at diagnosis was present in 17.4% (n=165) of the total cohort, and in 24.7%/ 18.5%/ 13.2% in cohorts A/B/C, respectively. By the end of follow-up, an additional 9.3% (n=88) of the total cohort developed perianal disease. Cumulative immunosuppressive and biologic therapy exposure increased by time in cohorts A/B/C (Table 2 and Figure 1), and biologic use was higher in patients with perianal disease compared to the overall population.Figure 2. The overall rate of perianal surgical procedures was 44.7% (113/253) in patients with perianal disease during the total follow-up. The cumulative probability of perianal surgical procedure in patients with perianal disease was 28.3±2.9% after 10 years, 41.0±3.5% after 20 years, and 64.1±5.1% after 30 years. No statistically significant differences have been observed in the cumulative probability of perianal intervention between cohorts A/B/C: 24.2±5.4%/ 19.9±3.5%/ 29.4±5.8% after 5 years; 33.9±6.0%/ 23.6±3.8%/ 31.7±6.1% after 10 years; [LogRank=0.594]. Figure 3. Cox-regression multivariate analysis showed that stenosing or penetrating disease (B2/B3) behavior (HR 1.81; 95%CI 1.19-2.75; p=0.005) was independent predictor of perianal surgical procedure. Table 3. Conclusion The burden of perianal disease and perianal surgical interventions was high in this cohort. Patients with perianal CD had higher exposure to biologicals. No difference was observed in perianal surgical intervention rates despite the increasing use of immunosuppressives and biologicals over time, however these procedures may partly represent a medical decision and the complex management of perianal disease.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,251 · 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
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