Celiac Disease and IgA Deficiency: Complications of Serological Testing Approaches Encountered in the Clinic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: IgA deficiency causes false-negative IgA-based celiac serology results in patients with celiac disease. Using a case-finding strategy, we examined the prevalence of IgA deficiency, physician evaluation, and management of IgA deficiency during serological testing for celiac disease. METHODS: We reviewed consecutive IgA-endomysial antibody (EMA) and serum IgA results from the laboratory database over 17 months. We cross-referenced seronegative patients with IgA deficiency (IgA <0.06 g/L) to the pathology database to evaluate intestinal biopsy results. Ordering physicians received a questionnaire regarding the management of seronegative patients with IgA deficiency who had no biopsy record. RESULTS: Among the 9533 patients tested for IgA-EMA, 4698 (49%) were tested for IgA deficiency. IgA deficiency occurred in 35 of 4698 (0.75%) patients screened for IgA deficiency. Only 19 of 35 (54%) IgA-deficient patients were diagnosed appropriately with either intestinal biopsy (17 patients) or measurement of IgG-tissue transglutaminase (2 patients). Thirteen (76%) of the 17 IgA-deficient patients who underwent upper endoscopy with or without colonoscopy displayed gastrointestinal pathology on biopsies, including 3 (18%) with celiac disease. No further evaluation to exclude celiac disease was performed for the remaining 16 of 35 (46%) IgA-deficient, EMA-negative patients because of inappropriate management (6 patients), administrative error (7 patients), or patient/physician refusal (3 patients). CONCLUSIONS: IgA deficiency occurred in 1:131 patients tested for celiac disease, and celiac disease occurred in 1:6 of those properly evaluated. Inadequate evaluation of IgA deficiency while testing for celiac disease occurred frequently and resulted in the underdiagnosis of both. Changes in testing algorithms and reporting of results were made to improve testing for celiac disease and IgA deficiency.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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.
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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 ».