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Enregistrement W4411884101 · doi:10.3899/jrheum.2025-0314.workshop3e_03

Trends in Arthritis Prevalence Among Individuals with Inflammatory Bowel Disease: A Population-Based Study

2025· article· en· W4411884101 sur OpenAlexaffvenueabout
Roberta Berard, Jessica Widdifield, Eric I. Benchimol, Melody Lam, Vipul Jairath, Sherry Rohekar, Laura E. Targownik, Melanie Watson, M Ellen Kuenzig, Eileen Crowley

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of ManitobaHospital for Sick ChildrenLondon Health Sciences CentreSunnybrook HospitalWestern UniversitySunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInflammatory bowel diseaseDiagnosis codePopulationArthritisRetrospective cohort studyCohortInternal medicineInflammatory arthritisDiseasePediatricsPhysical therapyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives The burden of arthritis among individuals with inflammatory bowel disease (IBD) is poorly understood. We describe changes over time in the annual prevalence of inflammatory arthritis (IA) and musculoskeletal (MSK)-related physician encounters among individuals with IBD. Methods We conducted a retrospective repeated cross-sectional study using Ontario population-based health administrative data. We used the Ontario Crohn’s and Colitis Cohort which comprises all IBD patients derived from health administrative data using validated age-specific case-identification algorithms (highly accurate). Individuals diagnosed with IBD between April 01, 2003, and March 31, 2020 (population denominator) were followed from their first IBD code (index date) until they died or were lost to follow-up (out-migrated/lost health care coverage), or until the end of available follow-up data (March 31, 2020). We identified the cumulative prevalence of inflammatory arthritis (≥1 hospitalization/ED encounter or ≥2 physician billing claims with IA-related diagnosis codes with ≥1 by a rheumatologist within 365 days). Separately we identified the annual number of individuals with ≥1 hospitalization/ED encounter/physician billing claim with any non-trauma related MSK-specific diagnosis codes. The annual age- and sex-standardized cumulative prevalence of both IA and MSK among individuals living with IBD each year, were separately determined and stratified by age (≤18 yrs, 18-64 yrs, ≥65 yrs). Results Over the study period, the number of individuals living with IBD increased from 54,283 in 2003 to 108,857 in 2020; the number of children <18 yrs increased from 1,547 to 2,667. Among all ages, the age/sex-standardized cumulative IA prevalence within the IBD cohort increased from 6.8% (95% CI 6.5-7.2%) in 2003 to 15.2% (95% CI 15.0-15.8%) by 2020 (Figure 1). IA was slightly more common among those with Crohn’s than ulcerative colitis (17.4% vs 13.2%, respectively). By 2020, IA prevalence was 6.8% among children/youth <18 yrs, 17.4% among those 18-64 yrs, and 23.1% among those ≥65 yrs. Overall, crude annual prevalence of an MSK-related encounter remained relatively stable from 30.6% in 2003 to 27.7% in 2020. Figure 1. Annual prevalence of Inflammatory arthritis in prevalent inflammatory bowel disease cohort stratified by age group. Conclusion This study is the first to provide population-level estimates of IA and MSK-related conditions in people with IBD. The cumulative prevalence of IA among individuals with IBD has steadily increased over time, particularly among those ≥65years, while MSK-related encounters have not. This may be related to increased physician recognition of IA or increased access to care and diagnosis. These findings have implications for healthcare costs and utilization, given the specialized care and expertise required to manage IA in the context of complex, comorbid conditions like IBD.

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)0,002
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 enseignants0,473
Score d'incertitude au seuil0,941

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,235 · 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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