Gluten immunogenic peptide excretion detects dietary transgressions in treated celiac disease patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Life-long removal of gluten from the diet is currently the only way to manage celiac disease (CeD). Until now, no objective test has proven useful to objectively detect ingested gluten in clinical practice. Recently, tests that determine consumption of gluten by assessing excretion of gluten immunogenic peptides (GIP) in stool and urine have been developed. Their utility, in comparison with conventional dietary and analytical follow-up strategies, has not been fully established. AIM: To assess the performance of enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and point-of-care tests (PoCTs) for GIP excretion in CeD patients on gluten-free diet (GFD). METHODS: We conducted an observational, prospective, cross-sectional study in patients following a GFD for at least two years. Using the Gastrointestinal Symptom Rating Scale questionnaire, patients were classified at enrollment as asymptomatic or symptomatic. Gluten consumption was assessed twice by 3-d dietary recall and GIP excretion (by ELISA in stool and PoCTs (commercial kits for stool and urine) in two consecutive samples. These samples and dietary reports were obtained 10 day apart one from the other. Patients were encouraged to follow their usual GFD during the study period. RESULTS: : 0.317). PoCT detected dietary indiscretions. Both ELISA and PoCT in stool were concordant (concomitantly positive or negative) in 67 out of 74 (90.5%) samples. Excretion of GIP was detected in 7 (8.4%) stool and/or urine samples from patients considered to be strictly compliant with the GFD by dietary reports. CONCLUSION: GIP detects dietary transgressions in patients on long-term GFD, irrespective of the presence of symptoms. PoCT for GIP detection constitutes a simple home-based method for self-assessment of dietary indiscretions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».