Patient and First‐Degree Relatives Perceptions About Prediction and Prevention of Inflammatory Bowel Disease—A Multinational Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: While significant advances have been made in identifying biomarkers for predicting inflammatory bowel disease (IBD) onset, little is known about the willingness of at-risk individuals to undergo predictive testing and preventive interventions. This study aimed to assess acceptance of predictive tests and preventive interventions among individuals at risk of inflammatory bowel disease and identify factors influencing their decisions. METHODS: An anonymized electronic survey was distributed to parents of children at risk of inflammatory bowel disease and first-degree relatives (FDRs) of IBD patients via clinicians and patient associations. The survey assessed acceptance of predictive tests, preventive interventions, and influencing variables. RESULTS: A total of 1327 participants (74% women, mean age 42 ± 18 years) from 66 countries responded to the survey. Of these, 88% were parents of children at risk, and 12% were FDRs. Eighty-five percent were willing to embark in predictive testing, preferring blood analysis (91%), stool tests (89%), saliva tests (78%) or intestinal ultrasound (67%). Lower perceived IBD impact and higher disease knowledge reduced the odds of test acceptance. Preventive interventions were accepted by 98%, with dietary changes (85%), physical exercise (81%), and probiotics (71%) being the preferred. Acceptance of oral (38%) or intravenous/subcutaneous immunosuppressive treatments (32%) depended on their efficacy, difficulty, and risks. CONCLUSION: Most respondents preferred minimally invasive predictive tests and non-pharmacological preventive measures, although more than one-third would be willing to undergo immunosuppressive medications to prevent disease onset. Disease knowledge and quality-of-life perceptions influenced preferences. This data provides important information for the development of IBD prediction and prevention strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».