Prevalence of Small Intestinal Bacterial Overgrowth among Chronic Pancreatitis Patients: A Case-Control Study
Notice bibliographique
Résumé
Background. Patients with chronic pancreatitis (CP) exhibit numerous risk factors for the development of small intestinal bacterial overgrowth (SIBO). Objective. To determine the prevalence of SIBO in patients with CP. Methods. Prospective, single-centre case-control study conducted between January and September 2013. Inclusion criteria were age 18 to 75 years and clinical and radiological diagnosis of CP. Exclusion criteria included history of gastric, pancreatic, or intestinal surgery or significant clinical gastroparesis. SIBO was detected using a standard lactulose breath test (LBT). A healthy control group also underwent LBT. Results. Thirty-one patients and 40 controls were included. The patient group was significantly older (53.8 versus 38.7 years; P < 0.01). The proportion of positive LBTs was significantly higher in CP patients (38.7 versus 2.5%: P < 0.01). A trend toward a higher proportion of positive LBTs in women compared with men was observed (66.6 versus 27.3%; P = 0.056). The subgroups with positive and negative LBTs were comparable in demographic and clinical characteristics, use of opiates, pancreatic enzymes replacement therapy (PERT), and severity of symptoms. Conclusion. The prevalence of SIBO detected using LBT was high among patients with CP. There was no association between clinical features and the risk for SIBO.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».