Development of the global inflammatory bowel disease visualization of epidemiology studies in the 21st century (GIVES-21)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a rapid increase in the incidence of inflammatory bowel diseases (IBD) in newly industrialized countries, yet epidemiological data is incomplete. We herein report the methodology adopted to study the incidence of IBD in newly industrialized countries and to evaluate the effect of environmental factors including diet on IBD development. METHODS: Global IBD Visualization of Epidemiology Studies in the 21st Century (GIVES-21) is a population-based cohort of newly diagnosed persons with Crohn's disease and ulcerative colitis in Asia, Africa, and Latin America to be followed prospectively for 12 months. New cases were ascertained from multiple sources and were entered into a secured online system. Cases were confirmed using standard diagnostic criteria. In addition, endoscopy, pathology and pharmacy records from each local site were searched to ensure completeness of case capture. Validated environmental and dietary questionnaires were used to determine exposure in incident cases prior to diagnosis. RESULTS: Through November 2022, 106 hospitals from 24 regions (16 Asia; 6 Latin America; 2 Africa) have joined the GIVES-21 Consortium. To date, over 290 incident cases have been reported. All patients have demographic data, clinical disease characteristics, and disease course data including healthcare utilization, medication history and environmental and dietary exposures data collected. We have established a comprehensive platform and infrastructure required to examine disease incidence, risk factors and disease course of IBD in the real-world setting. CONCLUSIONS: The GIVES-21 consortium offers a unique opportunity to investigate the epidemiology of IBD and explores new clinical research questions on the association between environmental and dietary factors and IBD development in newly industrialized countries.
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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 | 0,037 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».