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Enregistrement W4391873727 · doi:10.1093/jcag/gwad061.242

A242 EPIDEMIOLOGICAL ASPECTS, RISK FACTORS, AND CUMULATIVE PREVALENCE OF EXTRAINTESTINAL MANIFESTATIONS IN INFLAMMATORY BOWEL DISEASE: RESULTS FROM A 7,150 PATIENTS’ COHORT IN A TERTIARY CARE CENTER

2024· article· en· W4391873727 sur OpenAlexaffabout
Ellina Lytvyak, A Montano Loza, Brendan P. Halloran, Frank Hoentjen, Andrew L. Mason, Farhad Peerani, Karen Wong, Richard N. Fedorak, Levinus A. Dieleman

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpidemiologyMedicineInflammatory bowel diseaseTertiary careCohortCenter (category theory)DiseaseCumulative riskInternal medicineCohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Canada is among the countries with a high burden of inflammatory bowel disease (IBD), including Crohn's disease (CD) and ulcerative colitis (UC). Extraintestinal manifestations (EIMs) incorporate a spectrum of systemic IBD-accompanying conditions that are associated with a poorer quality of life, higher disease activity, and increased need for IBD-related surgery and treatment escalation. Aims We aimed to establish the all-time and cumulative prevalence of EIMs in a large cohort of IBD patients and assess the risk factors associated with EIMs in IBD. Methods We conducted a retrospective cohort study of 7,150 IBD patients followed at the Division of Gastroenterology, University of Alberta, diagnosed between 1954–2022, with 159,026 person-years follow-up. Data were obtained via manual chart review, from electronic medical records and administrative reporting systems. The EIMs included ophthalmological, musculoskeletal, urogenital, hepatobiliary, dermatological, and pulmonary. Univariate and multivariate logistic regression models and cumulative prevalence curves with the Kaplan-Meier analysis were used. Results Data of 3,910 CD and 3,240 UC patients (50.3% females, median age 48.0 (range 17-98 y.o.)) were analyzed. Over one-third of IBD patients (34.0%) had at least one EIM. The EIMs prevalence did not differ significantly between CD and UC (34.8% vs. 33.0%; p=0.112). In CD patients, the most common EIM was scleritis/episcleritis (10.9%), followed by nephrolithiasis (10.1%) and axial spondyloarthritis (7.3%). The UC patients most frequently had scleritis/episcleritis (10.3%), primary sclerosing cholangitis (8.4%) and nephrolithiasis (7.8%). In CD patients, age at diagnosis ≥40 y.o. (OR 1.77, 95%CI 1.33-2.37), disease duration ≥20 years (OR 2.28, 95%CI 1.62-3.21) and C-reactive protein≥8.0 mg/L (OR 1.46, 95%CI 1.01-2.12) were independent risk factors for EIMs (Fig.1a). Among UC patients, the following EIM risk factors were identified: disease duration ≥20 years (OR 1.63, 95%CI 1.19-2.22), obesity (OR 1.40, 95%CI 1.04-1.89), vitamin B12 deficiency (OR 1.64, 95%CI 1.12-2.40), and need for IBD surgery (OR 1.63, 95%CI 1.13-2.34) (Fig.1b). Cumulative probability of EIMs in CD vs. UC was 8% vs. 12%, at 10 years, 27% vs. 38% at 20 years, and 51% vs. 59% at 30 years since diagnosis (Log-rank, pampersand:003C0.001) (Fig.1c). Conclusions Over one-third of IBD patients have at least one EIM and their pattern and cumulative prevalence varies substantially between CD and UC. It is important to be aware of the EIMs’ risk factors to recognize them early and provide adequate management aiming to decrease morbidity and mortality and improve the quality of life of IBD patients. Fig. 1a. Associations between demographic, phenotypic and clinical IBD features and EIMs among CD patients - results of the multivariate logistic regression analysis. Fig. 1b. Associations between demographic, phenotypic and clinical IBD features and EIMs among UC patients - results of the multivariate logistic regression analysis. Fig 1c. Cumulative prevalence of EIMs in CD (grey line) vs. UC (pink line). 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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,219 · 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'admission2
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