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Enregistrement W2434406161 · doi:10.1002/jgh3.12240

Evaluation of lactulose, lactose, and fructose breath testing in clinical practice: A focus on methane

2019· article· en· W2434406161 sur OpenAlexaff
Ruth Harvie, Caroline J. Tuck, Michael Schultz

Notice bibliographique

RevueJGH Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal motility and disorders
Établissements canadiensKingston General HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLactuloseLactoseBreath testChemistryFructoseMethaneFood scienceCarbohydrateAnimal scienceInternal medicineGastroenterologyBiochemistryMedicineOrganic chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Aim Breath testing (BT) is used to identify carbohydrate malabsorption and small intestine bacterial overgrowth. Measuring methane alongside hydrogen is advocated to reduce false‐negative studies, but the variability of methane production is unknown. The aim of this study is to examine the effect of high methane production on hydrogen excretion after ingesting lactulose, fructose, or lactose. Methods A retrospective audit was performed of patients with gastrointestinal symptoms who underwent BT. Following a low fermentable carbohydrate diet for 24‐h, a fasting BT before consuming 35 ml lactulose, 35 g fructose, or lactose in 200 ml water, followed by BT every 10–15 min for up to 3‐h, was performed. A positive test was defined as a ≥20 ppm rise of hydrogen or methane from baseline. A high methane producer had an initial reading of ≥5 ppm. Breath hydrogen and methane production were measured as area under the curve. Chi‐squared tests were used to compare proportions of those meeting the cut‐off criteria. Results Of patients, 26% (28/106) were high methane producers at their initial lactulose test. The test–retest repeatability of methane production was high, with the same methane production status before ingesting lactose in all (70/70) and before ingesting fructose in most (71/73). Methane production was highly variable during testing, with 38% (10/26) having ≥1 reading lower than baseline. Hydrogen produced by high or low methane producers did not differ (1528 [960–3645] ppm min vs 2375 [1810–3195] ppm min [P = 0.11]). Symptoms and breath test results were not positively related. Conclusion The validity of including an increase of ≥20 ppm methane to identify carbohydrate malabsorption or small intestine bacterial overgrowth should be questioned due to the variability of readings during testing.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,138
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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