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Enregistrement W4391873716 · doi:10.1093/jcag/gwad061.270

A270 RISK FACTORS FOR COLORECTAL NEOPLASIA DEVELOPMENT IN INFLAMMATORY BOWEL DISEASE PATIENTS WITH PRIMARY SCLEROSING CHOLANGITIS: A CASE-CONTROL STUDY

2024· article· en· W4391873716 sur OpenAlexaff
L van Lierop, Monica E. W. Derks, Maarten te Groen, C Tran, Ellina Lytvyak, A. Montaño Loza, Frank Hoentjen

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Diseases and Immunity
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary sclerosing cholangitisMedicineInflammatory bowel diseaseGastroenterologyInternal medicineDiseaseRisk factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Patients with inflammatory bowel disease (IBD) and concomitant primary sclerosing cholangitis (PSC-IBD) have a 25-year cumulative risk of up to 50% to develop colorectal neoplasia (CRN). Mucosal inflammation is an important driver of CRN development in IBD, but it is unknown whether this also applies to PSC-IBD patients. Aims We aimed to assess the impact of active mucosal inflammation per colonic segment and endoscopic remission on CRN risk. Methods This is a single-center case-control study, including cases with PSC-IBD with CRN, and controls with PSC-IBD without CRN. Exclusion criteria were a CRN diagnosis prior to IBD or PSC diagnosis, familial CRC syndromes, and insufficient endoscopic follow-up (ampersand:003C2 available colonoscopy reports, and for cases, ampersand:003C2 available endoscopy reports before CRN diagnosis). Data was collected on demographics, IBD and PSC disease characteristics, and IBD medication use. Data from all available colonoscopy and sigmoidoscopy reports between 2002 and 2023, including endoscopic and histologic disease severity, disease extent, and CRN lesions, was collected. The primary outcome was a diagnosis of CRN, secondary outcomes included CRN grade and location, inflammatory burden per colonic segment harboring CRN, and colonic surgery. Results We included 247 PSC-IBD patients (163 ulcerative colitis, 80 Crohn’s disease) with a median follow-up of 6.3 years (IQR: 4.1-12.6) and 6 endoscopic procedures (IQR: 4.0-8.0). Median disease duration was 19 years for IBD (IQR: 11.0-26.0) and 13 years for PSC (IQR: 7.0-18.0). In 50 cases a total of 113 CRN lesions were observed, of which 11 (10%) were advanced CRN (aCRN; HGD or CRC). 23 patients (45%) were diagnosed with ampersand:003E 1 lesion while 45 lesions (40%) were identified in the right-sided colon, 27 (24%) in the transverse colon, 28 (25%) in the left-sided colon, and 10 (9%) in the rectum (3 lesions unknown). Endoscopic remission was observed in 24 cases (48%) during the 2 endoscopies prior to lesion detection vs. in 83 controls (42%) for their last 2 endoscopies. Of all CRN lesions, 39 (35%) were found in a colonic segment with confirmed previous endoscopic and/or histologic inflammation during the 1-2 endoscopies prior to lesion detection (31 low-grade and 8 aCRN). Of the 32 patients who underwent (sub)total colectomy or proctocolectomy, 20 (63%) had an indication due to CRN diagnosis. Mortality was 13% (n=32) during follow-up. Conclusions The risk for CRN and associated colectomy is high in PSC-IBD. Active mucosal inflammation preceded CRN in the affected colonic segment in only 35% of the lesions. Future expansion and additional analysis of our cohort will focus on the impact of persistent endoscopic remission and impact of biologic therapy on CRN risk in PSC-IBD. Funding Agencies None

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,197 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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