Evaluation of lactulose, lactose, and fructose breath testing in clinical practice: A focus on methane
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».