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Enregistrement W4391893672 · doi:10.1093/jcag/gwad061.174

A174 TESTING FOR AND INCIDENCE OF CELIAC DISEASE AUTOIMMUNITY SAW SIGNIFICANT BUT TEMPORARY DECLINES DURING COVID-19 PANDEMIC

2024· article· en· W4391893672 sur OpenAlexaffabout
James A. King, Stephanie Coward, Gilaad G. Kaplan, Tyler Williamson

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCeliac Disease Research and Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncidence (geometry)PandemicDiseaseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)AutoimmunityEpidemiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Celiac disease (CD) is an autoimmune disorder with various complications and long-term health risks. The COVID-19 pandemic affected the entire healthcare system—including screening for and diagnosing non-infectious conditions. Aims Determine how the COVID-19 pandemic affected the testing for, and incidence of, CD autoimmunity. Methods Using the population-based Alberta Medical Laboratory database, all tissue transglutaminase antibody tests (tTG-IgA) were identified in Alberta (April 2012 to March 2023). Incident cases of CD autoimmunity comprised of individuals newly positive for tTG-IgA between April 2015 and March 2023. Prevalent cases of CD were excluded based on previous tTG-IgA positivity and/or CD diagnosis codes in outpatient or inpatient settings. Average monthly percent changes and inflection points for testing and incidence rates were estimated using Joinpoint regression. Autoregressive integrated moving average models were performed to forecast rates if the pandemic had not occurred. Incidence rate ratios (IRRs) were estimated to compare a pre-pandemic era (April 2017 to March 2020) and a pandemic era (April 2020 to March 2023) overall and across subgroups. Results In the pandemic era, 311,971 tTG-IgA tests were performed on 284,882 unique individuals (21.1 per 1000 person-years (Table 1)). Testing decreased by 23.4% per month from February 2020 until May 2020 (Figure 1A). From June 2020 to August 2020, testing rates increased by 22.3% per month and then remained stable until the end of the study period. There were 4907 new cases of CD autoimmunity in the pandemic era, with an incidence of 36.3 per 100,000 person-years (Table 1). Incidence rates decreased by 14.1% per month from January 2020 until April 2020 (Figure 1B). Subsequently, incidence continued to rise by 2.0% per month from May 2020 until the end of the study period. Conclusions The COVID-19 pandemic appears to have had a minor impact on identifying potential CD. Future surveillance is needed to determine if the pandemic affected the diagnostic pathway to biopsy-confirmed CD through upper endoscopy procedures and any adverse outcomes individuals may have had from delayed diagnosis. Table 1: Testing and incidence rates for CD autoimmunity in Alberta in pre-pandemic era (April 2017 to March 2020) and pandemic era (April 2020 to March 2023) IRR=incidence rate ratio; CI=confidence interval Figure 1: Testing (A) and incidence (B) rates for CD autoimmunity before and after the start of the COVID-19 pandemic Funding Agencies CAG, CIHRhttps://triangleprogram.org

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)0,003
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 enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil0,710

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,274 · 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
Résumé présentoui

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