ONLY HIGH TITRE ANTI-TISSUE TRANSGLUTAMINASE ANTIBODIES CONSISTENTLY PREDICT CELIAC DISEASE
Notice bibliographique
Résumé
Celiac Disease has been found to be far more common than previously recognized due to the widespread availability of highly sensitive and specific screening tests such as the anti-tissue transglutaminase antibody (TTG). The TTG has been reported to have a greater than 90% specificity and sensitivity. These reports did not look at antibody titres as part of their protocols. This prospective cohort study was designed to assess whether or not a high titre TTG was predictive of celiac disease and how it compared to mid-range titres and the overall predictive value using the recommended screening level titre cut-offs (≥20 U for this commercial kit). Methods: From January 2005 to April 2006, 289 patients age 9 months to 17 years were recruited. 101 potential subjects and 188 controls. All TTG results were either reported from or confirmed at our hospital laboratory. Results: All 188 controls had negative TTG results and biopsy results not in keeping with celiac disease based on the modified Marsh criteria. Of the 101 potential subjects, 3 had low IgA levels (all 3 normal biopsies, not in tables below), 10 with high TTG's on outside labs were normal on repeat testing, and 88 had raised TTG's. See Tables below. Conclusion: Only high titre TTG results (>200 U using our commercial kit) were reliable in predicting positive biopsy results. The sensitivity at the screening test cut-off titres (>20 U) was 100% but the specificity was only 85% (198/234) which is lower than previously reported.Table: TTG and biopsy results using screening cut-off titres
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».