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Enregistrement W2559223315 · doi:10.1097/mpg.0000000000001480

Antitissue Transglutaminase Normalization Postdiagnosis in Children With Celiac Disease

2016· article· en· W2559223315 sur OpenAlexaffabout
Daniela Migliarese Isaac, Seema Rajani, Maryna Yaskina, Hien Q. Huynh, Justine Turner

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Gastroenterology and Nutrition · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCeliac Disease Research and Management
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineHazard ratioProportional hazards modelConfidence intervalDiseaseGastroenterologyGlutenPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Limited pediatric data exist examining the trend and predictors of antitissue transglutaminase (atTG) normalization over time in children with celiac disease (CD). We aimed to evaluate time to normalization of atTG in children after CD diagnosis, and to assess for independent predictors affecting this duration. METHODS: A retrospective chart review was completed in pediatric patients with CD diagnosed from 2007 to 2014 at the Stollery Children's Hospital Celiac Clinic (Edmonton, Alberta, Canada). The clinical predictors assessed for impact on time to atTG normalization were initial atTG, Marsh score at diagnosis, gluten-free diet compliance (GFDC), age at diagnosis, sex, ethnicity, medical comorbidities, and family history of CD. Kaplan-Meier survival analysis was completed to assess time to atTG normalization, and Cox regression to assess for independent predictors of this time. RESULTS: A total of 487 patients met inclusion criteria. Approximately 80.5% of patients normalized atTG levels. Median normalization time was 407 days for all patients (95% confidence interval [CI: 361-453]), and 364 days for gluten-free diet compliant patients (95% CI [335-393]). Type 1 diabetes mellitus (T1DM) patients took significantly longer to normalize at 1204 days (95% CI [199-2209], P < 0.001). Cox regression demonstrated T1DM (hazard ratio = 0.36 [0.24-0.55], P < 0.001) and higher baseline atTG (hazard ratio = 0.52 [0.43-0.63], P < 0.001) were significant predictors of longer atTG normalization time. GFDC was a significant predictor of earlier normalization (OR = 13.91 [7.86-24.62], P < 0.001). CONCLUSIONS: GFDC and lower atTG at diagnosis are predictors of earlier normalization. Patients with T1DM are less likely to normalize atTG levels, with longer normalization time. Additional research and education for higher-risk populations are needed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations31
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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