Clinical Characteristics, Treatment Outcomes, and Risk Factors for Complications in Ulcerative Colitis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ulcerative Colitis (UC) is a chronic inflammatory bowel disease with significant morbidity. This study aimed to characterize clinical patterns, treatment responses, and risk factors for complications in UC patients. Methods: Data from 450 UC patients (aged ≥18 years) treated at a tertiary center (2021–2023) were retrospectively analyzed. Demographics, disease severity (Montreal classification), treatment modalities (5-ASA, immunosuppressants, biologics), and complications (colonic stricture, toxic megacolon, colorectal cancer) were evaluated. Multivariate logistic regression identified risk factors for severe complications. Results: Median age at diagnosis was 32 years (IQR:25–40), with 52% male patients. Pancolitis (Montreal E3) was present in 38% (171/450), and 22% (99/450) had prior corticosteroid failure. Biologic therapy (adalimumab, infliximab) was initiated in 35% (158/450), achieving clinical remission in 68% at 12 months. Severe complications occurred in 12% (54/450), including strictures (6.7%) and toxic megacolon (3.3%). Multivariate analysis identified pancolitis (OR=2.89, 95%CI:1.62–5.16, p<0.001), corticosteroid failure (OR=2.17, 95%CI:1.28–3.68, p=0.004), and delayed diagnosis (>6 months) (OR=1.92, 95%CI:1.15–3.18, p=0.013) as independent risk factors for complications.Conclusion: Pancolitis, corticosteroid failure, and delayed diagnosis increase the risk of severe complications in UC. Early initiation of biologic therapy in high-risk patients may improve outcomes.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».