Colorectal cancer risk in ulcerative colitis: an updated population-based systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Patients with ulcerative colitis (UC) face a heightened risk of colorectal cancer (CRC), though the estimated risk levels differ across UC populations. This study aims to provide updated, population-based estimates of CRC incidence, standardised incidence ratios (SIR), and prevalence in patients with UC. Methods We searched PubMed, Embase, and Cochrane Library to April 12, 2025, for population-based studies on patients with UC reporting CRC risk. Study quality was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale. The primary outcome was CRC risk in UC, evaluated through incidence, SIR, and prevalence. A random-effects model was used for meta-analysis, and meta-regression evaluated the impact of study characteristics. Publication bias was assessed using funnel plots and statistical tests. PROSPERO: CRD42025634800. Findings From 7991 records, 13 population-based studies involving 161,157 patients with UC were included. Most studies were conducted in Europe, with others from North America and Asia. All studies were of good quality, with scores greater than 5 on the NOS quality assessment scale. The pooled CRC incidence was 1.47 per 1000 person-years (95% CI 1.30–1.67; I 2 = 66.2%), the SIR was 2.48 (95% CI 1.64–3.76; I 2 = 91.7%), and the prevalence was 1.54% (95% CI 1.14–1.99; I 2 = 96.1%). Subgroup analyses revealed similar CRC risk in male (SIR 2.14, 95% CI 0.85–5.38) and female (SIR 2.20, 95% CI 1.52–3.19) patients and an increased risk with extensive colitis, with an SIR of 3.95 (95% CI 2.56–6.09). Interpretation This systematic review and meta-analysis provides population-based estimates of CRC risk in patients with UC, based on high-quality studies with rigorous methodology. The results offer reliable reference values for incidence, SIR, and prevalence, which are applicable to the broader UC population and relevant to clinical decision-making and public health planning. Nonetheless, substantial heterogeneity across studies and limited geographic representation—particularly from Asia, South America, Africa, and Oceania—highlight the need for additional population-based research in underrepresented regions to improve the global applicability of CRC risk estimates in UC. Funding This study was supported by State key Laboratory of Digestive Health.
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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 | 0,019 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».