P1203 Spatial mapping and geographic variation of inflammatory bowel disease in Canada: A population-based study using Statistics Canada data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Crohn’s Disease (CD) and Ulcerative Colitis (UC) pose significant challenges to patients and healthcare systems, with a rising incidence and prevalence globally1,2. To address the challenges of health resource allocation and understand the geographic distribution of these conditions in Canada, we conducted the spatial mapping of IBD across Canada using national population survey data available from Statistics Canada. Methods We utilized data from the 2009-2018 Canadian Community Health Survey (CCHS) to identify individuals with CD or UC. Prevalence rates, both crude and adjusted for age and sex, were calculated for each health region in Canada. Spatial dependencies between health regions were estimated using global Moran’s I and local indicators of spatial association (LISA) were used to identify clusters of health region (hot-spots) where the prevalence was significantly higher than in other areas. We further applied spatial simultaneous autoregressive lag models to explore the influence of region-level sociodemographic factors on identified spatial dependencies. Results A total of 492,560 individuals from 2010-2018 CCHS were included, representing 29,846,350 Canadians across 109 health regions. Survey data revealed that 0.38% of Canadians self-reported having CD and 0.47% reported having UC. The majority of respondents reported being urban-residing, middle-aged, and white. Across Canadian provinces, the age and sex-standardized prevalence of IBD ranged from 742 per 100,000 in Quebec to 1267 per 100,000 in Nova Scotia (Figure 1). Spatial analysis identified significant dependencies among health regions, but these spatial associations were explained by the differing distributions of sociodemographic characteristics in each health region (Table 1). Increased health region-level prevalence of CD and UC was associated with a larger proportion of individuals 30+ years, identifying as a female, immigrants, or as white (p<0.05 for each). Conclusion Data from this large, population-based Canadian national survey demonstrated significant geographic variation in the prevalence of CD and UC. However, after adjusting for patient demographic characteristics, the spatial dependency became non-significant. Key characteristics related to urbanization including the age distribution and proportion of immigrants in a health region were associated with increased prevalence rates. These results suggest that differences in CD and UC prevalence between geographic areas are primarily driven by individual demographics rather than differences in characteristics of local healthcare delivery systems and further support the notion that characteristics of urbanization increase the prevalence of IBD in an area1. References 1.Ng et al., 2017. Doi: 10.1016/s0140-6736(17)32448-0 2.Coward et al., 2023. Doi: 10.1093/jcag/gwad004
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».