Exploring Anthropometric and Laboratory Differences in Children of Varying Ethnicities with Celiac Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Celiac disease (CD) is a common autoimmune disorder with an increasing prevalence, including in ethnic minorities. OBJECTIVE: To report the frequency of CD diagnosis in ethnic minorities presenting to a Canadian pediatric celiac clinic and to determine whether ethnic differences exist at diagnosis or follow-up. METHODS: Patients with biopsy-proven CD diagnosed at a multidisciplinary celiac clinic between 2008 and 2011 were identified through the clinic database. Data at referral, and six-month and 12-month follow-ups were collected. These included demographics, self-reported ethnicity, symptoms, anthropometrics and laboratory investigations, including serum immunoglobulin antitissue transglutaminase (aTTG). RESULTS: A total of 272 patients were identified; 80% (n = 218) were Caucasian (group 1) and 20% (n = 54) were other ethnicities. South Asians (group 2) comprised 81% (n = 44) of the minority population. No differences in age or sex were found between the two groups. Group 1 patients presented more often with gastrointestinal symptoms (71% versus 43%; P < 0.001), while patients in group 2 presented more often with growth concerns (21% versus 68%; P < 0.001). At diagnosis, serum aTTG level was consistently lower in group 1 compared with group 2 (367 IU⁄mL versus 834 IU⁄mL; P = 0.030). Both groups reported symptom improvement at six months and one year. At the end of one year, aTTG level was more likely to be normal in group 1 compared with group 2 (64% versus 29%; P < 0.001). CONCLUSION: Although they represent a minority group, South Asian children comprised a significant proportion of CD patients presenting to a Canadian celiac clinic. South Asian children were more likely to present with growth concerns, which has important implications for timely diagnosis in this population. In addition, the apparent delay in normalization of aTTG levels suggests that careful follow-up and culturally focused education supports should be developed for South Asian children with CD.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».