Normalization Time of Celiac Serology in Children on a Gluten‐free Diet
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Response to a gluten-free diet (GFD) in children with celiac disease is determined by symptom resolution and normalization of serology. We evaluated the rate of normalization of the transglutaminase (TTG) and antiendomysial (EMA) for children on a GFD after diagnosis. METHODS: Celiac serologies were obtained over 3.5 years after starting a GFD in 228 newly diagnosed children with biopsy-proven celiac disease. Patients were classified into categories based on serology (group A, TTG ≥10 × upper limit of normal [ULN] and EMA ≥ 1:80; group B, TTG ≥10 × ULN and EMA ≤ 1:40; and group C, TTG <10 × ULN) and by severity of histologic injury at diagnosis. RESULTS: In children with the highest serology at diagnosis (group A), 79.7% had an abnormal TTG at 12 months after diagnosis (mean TTG 12 months, 68.8 ± 7.3, normal <20 kU/L). At 2 years, an abnormal TTG persisted in 41.7%. In contrast, only 35% of children with the lowest serology at diagnosis (group C) displayed an abnormal TTG at 12 months (mean TTG 14.3 ± 1.9 kU/L). In those with the most severe mucosal injury, Marsh 3C, 74.2% and 33.2% had an abnormal TTG at 1 and 2 years. CONCLUSIONS: Normalization of celiac serology took >1 year in approximately 75% of GFD-compliant children with the highest celiac serology or most severe mucosal injury at diagnosis. Clinicians must consider serology and histology at diagnosis to properly evaluate response to GFD.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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.
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 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 ».