Small intestinal bacterial overgrowth in systemic sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aims of this study were to: (i) determine the prevalence of small intestinal bacterial overgrowth (SIBO) in unselected patients with SSc; (ii) assess both clinical presentation and outcome of SIBO; and (iii) make predictions about which SSc patients are at risk for SIBO. METHODS: Fifty-one consecutive patients with SSc underwent glucose hydrogen and methane (H(2)/CH(4)) breath test. All SSc patients also completed a questionnaire for intestinal symptoms, and a global symptomatic score (GSS) was calculated. SSc patients with SIBO were given rotating courses of antibiotics (norfloxacin/metronidazole) for 3 months; glucose H(2)/CH(4) breath test was performed at 3-month follow-up. RESULTS: The prevalence of SIBO was 43.1% in our SSc patients. After logistic regression, we identified the following risk factors for SIBO: presence of diarrhoea and constipation. Interestingly, we observed a marked correlation between values of GSS of digestive symptoms (> or =5) and the presence of SIBO (P = 10(-6)); indeed, both sensitivity and specificity of GSS > or =5 to predict SIBO were as high as 0.909 and 0.862, respectively. Finally, eradication of SIBO was obtained in 52.4% of the SSc patients with a significant improvement of intestinal symptoms. CONCLUSION: Our study underscores that SIBO often occurs in SSc patients. We further suggest that GSS may be systematically performed in SSc patients; since we found a correlation between GSS of digestive symptoms > or =5 and SIBO, we suggest that glucose H(2)/CH(4) breath test may be performed in the subgroup of SSc patients exhibiting GSS > or =5.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».