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Enregistrement W4391232054 · doi:10.1093/ibd/izae020.098

EPIDEMIOLOGY OF INFLAMMATORY BOWEL DISEASE AMONG EARLY-INDUSTRIALIZED REGIONS OF THE WORLD: CHALLENGES IN SUSTAINABLE HEALTHCARE DELIVERY

2024· article· en· W4391232054 sur OpenAlexaboutno aff
Michelle Herauf, Stephanie Coward, Juan Nicolás Peña-Sánchez, Çharles N. Bernstein, Eric I. Benchimol, Alain Bitton, Angela Forbes, Catherine Rowan, Charlie W. Lees, Cynthia Seow, Dan Turner, Eduard Brunet, Edward V. Loftus, Harminder Singh, Joëlle St‐Pierre, Johan Burisch, Joseph W. Windsor, Kenneth Ernest-Suárez, Laura E. Targownik, Lindsay Hracs, Meaghan Martin, Péter L. Lakatos, Remo Panaccione, Richard B. Gearry, Sanjay K. Murthy, Siew C. Ng, Wael El‐Matary, Gilaad G. Kaplan

Notice bibliographique

RevueInflammatory Bowel Diseases · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflammatory bowel diseaseEpidemiologyMedicineDiseaseHealth careHealthcare deliveryInflammatory Bowel DiseasesHealthcare systemCrohn's diseaseDeveloped countryEnvironmental healthIntensive care medicineInternal medicineEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND Early-industrialized regions (e.g., North America, Europe, Oceania) are currently in stage 3 of the epidemiologic evolution of inflammatory bowel disease (IBD), compounding prevalence wherein incidence stabilizes, but prevalence rises rapidly. This epidemiologic stage predicts the trajectory of healthcare infrastructure needs over the coming decades. AIMS 1. Describe current epidemiologic trends in representative stage 3 regions; 2. discuss ways to provide accessible, equitable, and quality IBD care in a sustainable manner; and 3. strategize future steps to prevent disease. METHODS The Canadian Gastro-Intestinal Epidemiology Consortium (CanGIEC) hosted IBD epidemiologists from representative stage 3 regions: Catalonia, Canada, Denmark, Hungary, Israel, New Zealand, Scotland, and the United States and address the rising burden of IBD. Epidemiologic data were reviewed in context using methodological differences between case ascertainment in each region to help explain heterogeneity (Table 1). Attendees engaged in a round-table consensus meeting, voting on priority needs to sustain IBD healthcare delivery given the trajectory of epidemiologic data. Four groups were formed with attendees of various backgrounds to encompass many perspectives, including epidemiologists, clinicians, IBD nurse practitioners, and patient advocates. RESULTS Table 1 describes IBD incidence and prevalence at the most recent year of historical data for each region. Canadian and Scottish studies included the forecasting of future prevalence estimates, a method that allows for proactive decision-making to accommodate the increasing number of individuals living with IBD. In 2028, the forecasted prevalence of IBD in Lothian, Scotland, was 1,023 per 100,000; and in 2030, the forecasted prevalence of IBD in Canada was 981 per 100,000. Table 2 describes the topics brought up in response to the aims, and the level of priority. Limited resources for a growing IBD population are a major cause for concern, negatively impacting access to and quality of care. To optimize quality of care, a multidisciplinary team approach is necessary. Suggestions for support in managing mild IBD cases include virtual care and remote monitoring, nurse-driven clinics, and cooperation with primary care physicians; this would help free-up in-person appointments with specialists for moderate-to-severe cases. Interventions that prevent IBD through modifying environmental and behavioral determinates, will have the largest impact on decelerating prevalence rates over time. DISCUSSION Forefront at the meeting was the fact of the continuing rise of IBD prevalence, augmenting the challenges faced by healthcare systems and practitioners. There are plausible and actionable solutions to achieve successful management of IBD upon initiating changes in healthcare policy.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,440
Score d'incertitude au seuil0,875

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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