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Enregistrement W4407285776 · doi:10.1093/jcag/gwae059.179

A179 A CANADA-WIDE STUDY OF TRENDS IN HOSPITALIZATION RATES FOR INFLAMMATORY BOWEL DISEASE

2025· article· en· W4407285776 sur OpenAlexafffundabout
Stephanie Coward, Eric I. Benchimol, C N Bernstein, A. Aviña-Zubieta, Alain Bitton, Frank Hoentjen, M Ellen Kuenzig, Na Lu, Jenine Leal, Christopher Ma, Sanjay K. Murthy, K Novak, Z Nugent, A Otley, Remo Panaccione, Juan Nicolás Peña-Sánchez, H Singh, Laura E. Targownik, Gilaad G. Kaplan

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of TorontoDalhousie UniversityUniversity of OttawaUniversity of SaskatchewanUniversity of AlbertaUniversity of CalgaryMcGill UniversityHospital for Sick ChildrenUniversity of British ColumbiaResearch CanadaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésInflammatory bowel diseaseMedicineInflammatory Bowel DiseasesDiseaseIntensive care medicineInternal medicineGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Hospitalizations among individuals with inflammatory bowel disease (IBD) place a strain on healthcare resources. The decline in hospitalization rates during the era of anti-TNF therapies remains debated in the literature. Aims To examine temporal trends in hospitalization rates among individuals with in IBD across Canada. Methods We used population-based administrative healthcare data (2002–2014) from seven Canadian provinces (AB, BC, MB, NS, QC, ON, SK) to identify hospitalizations in prevalent IBD cases. Hospitalizations were categorized as: 1. all-cause, any hospitalization of an IBD patient; 2. IBD-related, admission for IBD or symptoms/comorbidities associated with IBD (eg. venous thromboembolism). We calculated hospitalization rates per 100 IBD persons with 95% confidence intervals (CIs) using IBD prevalence data. Hospitalization rates were forecast from 2015–2025, with 95% prediction intervals (PIs), using auto regressive integrated moving average models on log transformed data. We calculated average annual percentage change (AAPC) using Poisson models with quadratic equations applied for non-linear trends. We stratified by IBD subtype (CD, UC), age (<18, 18–64, 65+), and sex (female, male). We calculated AAPCs for counts to assess the actual number of hospitalizations. Results From 2002–2014, hospitalizations rates decreased for both all-cause and IBD-related admissions for IBD patients, and across age, sex, and IBD type (Table 1). In 2025, we forecast hospitalization rates to be 15.82 (95%CI:14.17,17.66) per 100 for all-cause and 7.87 (95%CI:6.16,9.90) per 100 for IBD-related. Hospitalization rates are falling, but AAPCs for hospitalization counts significantly increased for all-cause (2.65%; 95%CI: 2.42,2.89) and IBD-related (1.52%; 95%CI: 1.29,1.76). The disparity between decreasing rates and increasing counts is due to the faster rise in the AAPC of IBD prevalence (denominator) compared to hospital counts (numerator). Conclusions During the anti-TNF era (2002–2014), hospitalization rates for IBD steadily declined across Canada and are projected to continue decreasing through 2025. Despite this decline, the actual number of hospitalizations is increasing, likely driven by the rising prevalence of IBD. ¥ Includes IBD-Unclassified *Non-linear Funding Agencies CIHR

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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,222 · 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'admission3
Résumé présentoui

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