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Enregistrement W2778572517 · doi:10.1177/0260106017748053

Biomarkers of cardiometabolic health and nutritional status in individuals with positive celiac disease serology

2017· article· en· W2778572517 sur OpenAlexaffabout
Joseph Jamnik, David J.A. Jenkins, Ahmed El‐Sohemy

Notice bibliographique

RevueNutrition and Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCeliac Disease Research and Management
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSerologyMedicineInternal medicineAutoantibodyApolipoprotein BVitamin D and neurologyImmunologyCholesterolGastroenterologyEndocrinologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Celiac disease (CD) is an autoimmune disorder characterized by damage to the intestinal mucosa and nutrient malabsorption in severe cases. However, it remains unclear whether nutrient deficiencies and other adverse health effects are prevalent in individuals with positive CD serology identified through screening studies. OBJECTIVE: The objective was to determine whether biomarkers of cardiometabolic health and nutritional status differ between those with positive and negative CD serology identified in a screening study of Canadian adults. METHODS: Participants ( n=2832) were from the Toronto Nutrigenomics and Health Study and the Toronto Healthy Diet Study. Individuals were screened for CD-specific anti-tissue transglutaminase autoantibodies. Lipid profiles as well as concentrations of six carotenoids (α-carotene, β-carotene, β-cryptoxanthin, lutein, lycopene, and zeaxanthin), three tocopherols (α-tocopherol, δ-tocopherol, and γ-tocopherol), retinol, ascorbic acid, and 25-hydroxyvitamin D were cross-sectionally compared between those with positive and negative CD serology using general linear mixed models. RESULTS: Individuals with positive CD serology ( n=23) had significantly lower levels of HDL-cholesterol ( p=0.008) and apolipoprotein-AI ( p=0.02), a higher ratio of total cholesterol to HDL-cholesterol ( p=0.006), and a higher apolipoprotein-B/AI ratio ( p=0.03) than those with negative CD serology. Positive CD serology was also associated with significantly lower concentrations of retinol ( p=0.006) in fully adjusted models. Those with positive CD serology had lower serum 25-hydroxyvitamin D in unadjusted models ( p=0.01), but not in fully adjusted models ( p=0.08). CONCLUSIONS: Individuals with undiagnosed CD may have unfavorable lipid profiles and be at elevated risk for inadequacy of certain fat-soluble vitamins, but not widespread nutrient deficiencies.

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)0,001
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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