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Enregistrement W4405016655 · doi:10.3238/arztebl.m2024.0138

The administrative prevalence and pharmacotherapy of chronic inflammatory bowel diseases, 2012–2020

2024· letter· de· W4405016655 sur OpenAlexfundaboutno aff
Karsten H. Weylandt, Adelheid Jung, Christoph Schmöcker, Daniel C. Baumgart, Felicia Turowski, Claudia Kohring, Kerstin Klimke, Manas K. Akmatov, Jörg Bätzing, Dawid Pieper, Jakob Holstiege

Notice bibliographique

RevueDeutsches Ärzteblatt international · 2024
Typeletter
Languede
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversität PotsdamUniversity of Alberta
Mots-clésPharmacotherapyInflammatory Bowel DiseasesMedicineInflammatory bowel diseaseIntensive care medicineInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ulcerative colitis (UC) and Crohn's disease (CD) are chronic inflammatory bowel diseases (IBD) with high prevalence and morbidity.The highest prevalence reported for UC is 0.51% in Norway; for MC it is 0.32% in Germany and Canada (1).The treatment of chronic IBD is based on immunomodulation and immunosuppression.Corticosteroids and long-term immunomodulatory drugs such as azathioprine and methotrexate are used, as are biologic agents and 5-aminosalicylates (2). MethodsThis study was based on nationwide outpatient drug prescription data in accordance with 300 paragraph 2 of the German Social Code V (SGB V) and outpatient claims data in accordance with 295 of the SGB V.The annual administrative prevalence (2012-2020) was calculated based on the percentage of CD and UC patients within the population of statutory health-insured individuals residing in Germany.Individuals were considered to have one of the diseases in question if they had a confirmed diagnosis in at least two quarters of 1 year (ICD-10-GM code for CD: K50; for UC: K51).The annual total number of insured persons was taken from the KM6 statistics of the German Federal Ministry of Health (rhttps://www.bundesgesundheitsministerium.de/themen/krankenversicherung/zahlen-und-fakten-zur-krankenversicherung/mitgliederund-versicherte.html).The prescription prevalence of the drugs was determined per year based on the number of patients with at least one prescription per 1000 affected individuals with diagnosed disease.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,324
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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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