Prevalence of Celiac Disease in Patients with Autoimmune Thyroid Disease: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several screening studies have indicated an increased prevalence of celiac disease (CD) among individuals with autoimmune thyroid disease (ATD), but estimates have varied substantially. OBJECTIVE: The aim of this study was to examine the prevalence of CD in patients with ATD. METHOD: A systematic review was conducted of articles published in PubMed Medline or EMBASE until September 2015. Non-English papers with English-language abstracts were also included, as were research abstracts without full text available when relevant data were included in the abstract. Search terms included "celiac disease" combined with "hypothyroidism" or "hyperthyroidism" or "thyroid disease." Fixed-effects inverse variance-weighted models were used. Meta-regression was used to examine heterogeneity in subgroups. RESULTS: A pooled analysis, based on 6024 ATD patients, found a prevalence of biopsy-confirmed CD of 1.6% [confidence interval (CI) 1.3-1.9%]. Heterogeneity was large (I(2) = 70.7%). The prevalence was higher in children with ATD (6.2% [CI 4.0-8.4%]) than it was in adults (2.7%) or in studies examining both adults and children (1.0%). CD was also more prevalent in hyperthyroidism (2.6% [CI 0.7-4.4%]) than it was in hypothyroidism (1.4% [CI 1.0-1.9%]). CONCLUSIONS: About 1/62 patients with ATD have biopsy-verified CD. It is argued that patients with ATD should be screened for CD, given this increased prevalence.
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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 | 0,017 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,072 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».