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Enregistrement W3152494640 · doi:10.14309/ajg.0000000000001193

Accuracy of Screening Tests for Celiac Disease in Asymptomatic Patients With Type 1 Diabetes

2021· article· en· W3152494640 sur OpenAlexaff
Michelle Gould, Farid H. Mahmud, Antoine Clarke, Charlotte McDonald, Fred Saibil, Zubin Punthakee, Margaret Marcon

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCeliac Disease Research and Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreWestern UniversityUniversity of TorontoSickKids FoundationSt Joseph's Health CareHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAsymptomaticTissue transglutaminaseSerologyType 1 diabetesPopulationCoeliac diseaseGastroenterologyInternal medicineBiopsyDiseaseDiabetes mellitusAntibodyImmunologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: To evaluate the diagnostic performance of celiac serologic tests in asymptomatic patients with type 1 diabetes (T1D). METHODS: Patients with T1D asymptomatic for celiac disease were prospectively screened with immunoglobulin A anti-tissue transglutaminase. Test characteristics were calculated and optimal cutoffs for a positive screen determined. RESULTS: Two thousand three hundred fifty-three patients were screened and 101 proceeded to biopsy. The positive predictive value of immunoglobulin A anti-tissue transglutaminase at the assay referenced upper limit of normal (30CU) was 85.9%, and the sensitivity and specificity were 100% and 38%, respectively. DISCUSSION: Thresholds extrapolated from the general population for the diagnostic evaluation of celiac disease are not suitable for use in asymptomatic T1D patients. Population-specific screening cutoffs are required.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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