Activated Mucosal Mast Cells Differentiate Eosinophilic (Allergic) Esophagitis From Gastroesophageal Reflux Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the utility of activated mucosal mast cells (MC) in the differential diagnosis of eosinophilic esophagitis (EE) and gastroesophageal reflux disease (GERD). METHODS: Intraepithelial eosinophils and MC were quantified in esophageal biopsies from 25 children with EE, 22 children with GERD and 22 controls. MCs were identified by immunohistochemistry for MC tryptase, whereas MC activation status was evaluated by immunohistochemistry for immunoglobulin E (IgE) and by electron microscopy. RESULTS: Esophageal biopsies from patients with EE showed higher intraepithelial eosinophil counts (55 +/- 27.5 vs 6.9 +/- 9.7, P < 0.0001) and MC counts (26.3 +/- 12.7 vs 7.8 +/- 8.9, P < 0.0001) than those from patients with GERD. Almost all EE biopsies (24 of 25 patients; 96%) contained IgE-bearing cells compared with 9 of 22 (41%) GERD biopsies (P < 0.001). GERD biopsies with intraepithelial eosinophil counts >7/high-power field (suggesting an allergic component) contained IgE-bearing cells in 6 of 7 (86%) cases compared to 3 of 15 (20%) cases with eosinophil counts <7/h.p.f (P < 0.01). No intraepithelial eosinophils, MC or IgE-positive cells were present in controls. Electron microscopy confirmed the presence of intraepithelial MC and changes in cytoplasmic granules indicative of MC and eosinophil activation. CONCLUSIONS: Intraepithelial MC counts and IgE-bearing cells may help to differentiate EE and GERD and to define a subset of GERD patients in which an allergic component is present. The findings support a role for a MC-mediated hypersensitivity reaction in the pathogenesis of EE.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».