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Enregistrement W2793940176 · doi:10.1093/jcag/gwy008.273

A272 PERFORMANCE OF TISSUE TRANSGLUTAMINASE ANTIBODIES FOR A DIAGNOSIS OF CELIAC DISEASE IS DECREASED IN ADULTS WITH OTHER COMORBIDITIES

2018· article· en· W2793940176 sur OpenAlexaffabout
Amélie Therrien, G Bernard, Nancy Presse, Pierre‐Olivier Hétu, Catherine Vincent, Mickaël Bouin

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCeliac Disease Research and Management
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTissue transglutaminaseMedicineInternal medicineGastroenterologyBiopsyAntibodyInclusion and exclusion criteriaPopulationHistologyMedical recordDiseasePathologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tissue transglutaminase antibodies(tTG) is a first step for detection of celiac disease(CeD). However, in a pediatric population, an increase of <3 times UNL was poorly predictive of CeD. In adults, discrepancies between tTG and histology were reported with liver disorders and how these and other comorbidities influence the performance of tTG remains unknown. To determine the positive predictive value(PPV) of the degree of increase of tTG for newly diagnosed biopsy-proven CeD(BxCeD) in adults with and without other comorbidities. Retrospective study based on chart review from August 2003 to June 2016. Inclusion criteria: all patients with a dosage of tTG at the Centre Hospitalier de l’Université de Montréal and duodenal biopsies done three months before to six months after tTG. Exclusion criteria: inadequate histologic specimen, CeD already known or being on a gluten free diet. Patients were identified as BxCeD if histology corresponded to Marsh type 1 up to 3c. Medical records were reviewed for comordibities at the time of the dosage of tTG, namely liver disorders, auto-immune, infectious diseases and inflammatory states. Patients with and without these comorbidities were classified as Dis+ or Dis- groups. ROC curve analysis was performed to determine the UNL threshold where sensitivity(Sn) and specificity(Sp) are optimized for diagnosis of BxCeD in both groups. PPVs below and above these thresholds were calculated and compared with Fisher’s exact tests. 206 patients were included; 63% of women; mean age(±SD) 48(±16)years. BxCeD was identified in 80% of patients(n=164). Overall, 73 patients were found with ≥1 relevant comorbidities(Dis+ group), mainly liver diseases(n=32), connective tissue diseases(n=11), and inflammatory bowel diseases(n=7). BxCeD was found in 60% of them while this proportion was of 90% in the Dis- group. ROC curve in the Dis- group revealed that Sp/Sn were optimized at 2.74 times UNL. When PPV were calculated according to this threshold (Table), PPVs were significantly lower in the Dis+ group vs. the Dis- group. In the Dis+ group, the threshold optimizing the Sp/Sn of the tTg test was 3.83 times UNL, which increased the PPV to 88% among these patients. The performance of the tTG test for detecting biopsy-proven CeD is decreased significantly by the presence of comorbidities such as liver disorders, other auto-immune diseases, infections, and inflammatory states. PPV of the tTG for BxCeD according to the presence of other comorbidities Dis +: either liver, auto-immune, infectious or inflammatory disease at the time of tTG None

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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