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Enregistrement W4407285686 · doi:10.1093/jcag/gwae059.189

A189 IMPACT OF PHYSICAL ACTIVITY AND MEDICATIONS ON BODY COMPOSITION DYNAMICS IN PEDIATRIC IBD PATIENTS: A PROSPECTIVE STUDY

2025· article· en· W4407285686 sur OpenAlexaffabout
L Djani, Kathleen J. Orius, Nikita Neale, L Dehbidi Assadzadeh, Grace Tongue, F Huang, Xiaoling Yang, J Bouthot, Colette Deslandres, Prévost Jantchou

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent and Pediatric Healthcare
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité LavalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProspective cohort studyComposition (language)Dynamics (music)PsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Although inflammatory bowel disease (IBD) severity is associated with decreased body mass index (BMI) in pediatric patients, many of them gain weight during follow-up. Physical activity levels (PAL) are associated with lower BMI dynamics while overweight/obesity worsen health outcomes in children. Few studies have explored BMI evolution and its related factors in this population. Aims To investigate BMI dynamics in children with IBD from diagnosis to last follow-up and assess the impact of PAL, disease phenotype/activity, and medication on BMI changes. Methods Pediatric IBD patients prospectively completed the Canadian Health Measure Survey quarterly for one year to assess PAL and were classified into three groups based on PAL (sedentary, moderately active or extremely/vigorously active). Clinical disease activity was classified using physician global assessment, PUCAI and sPCDAI. BMI was assessed at each visit. Results A total of 256 patients (56% male, median age 14y [IQR (interquartile range): 13-16]) were included. At diagnosis, 56% were normal weight, 38% underweight, 5% overweight, and 2% obese. By the first visit, 74% were normal weight, 4% underweight, 17% overweight, and 5% obese. The median time from diagnosis to the first study visit was 29 months [IQR: 7-44] during which patients gained a mean of 2.97 (95% CI: 2.64;3.31) BMI points. The following factors were associated with BMI gain: disease duration (Pearson Coefficient Correlation [95% CI]:0.42 [0.31;0.51]), age at diagnosis (-0.13 [-0.25; -0.01]), BMI at diagnosis (-0.23 [-0.34; -0.11]), BMI z-scores at diagnosis (-0.32 [-0.42; -0.20]) and higher age at inclusion (0.20 [0.08;0.31]). In a multivariate logistic regression, we found that being underweight compared to normal weight (adjusted odds ratio (aOR) =0.15 [0.06; 0.39]) and exposition to anti-TNFα (aOR = (3.89 [1.17; 12.97]) were independently associated to the risk for overweight/obesity during follow-up. Conclusions We observed a 15% increase in overweight/obesity prevalence and a 34% decrease in underweight prevalence in patients over the studied interval. BMI gain was significantly linked to exposure to anti-TNFa, warranting further investigations. Table 1. Mean BMI Differences Between Diagnosis and First Study Visit 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)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,345 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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