MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3201640760 · doi:10.2196/33009

Evaluation of a Digital Handheld Hydrogen Breath Monitor to Diagnose Lactose Malabsorption: Interventional Crossover Study

2021· article· en· W3201640760 sur OpenAlexvenueno aff
Simon C. Mathews, Sandy Templeton, Stephanie K Taylor, Sten Harris, Margaret Stewart, Shruti M. Raja

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDigestive system and related health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalabsorptionMedicineCrossover studyClearanceHydrogen breath testLactoseLactose intoleranceInternal medicineBreath testGastroenterologySurgeryPathologyUrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lactose malabsorption is a common condition that affects a broad segment of the population. Clinical diagnosis based on symptom recall can be unreliable and conventional testing can be inconvenient, requiring expensive laboratory-based equipment and conduction of the testing in a clinical setting. OBJECTIVE: The aim of this study is to assess the performance of a digital handheld hydrogen breath monitor (GIMate) in diagnosing lactose malabsorption compared to a US Food and Drug Administration (FDA)-cleared device (H2 Check) for the same indication. METHODS: An interventional crossover study was performed in adult participants with a prior confirmed diagnosis of lactose malabsorption or a suspected history of lactose intolerance. RESULTS: A total of 31 participants (mean age 33.9 years) were enrolled in the study. There was 100% positive percent agreement and 100% negative percent agreement between the GIMate monitor and the H2 Check. Correlation between gastrointestinal symptoms and hydrogen values was positive at 0.82 (P<.001). CONCLUSIONS: The digital handheld GIMate breath monitor achieved equivalent diagnostic performance to that of an FDA-cleared device in the diagnosis of lactose malabsorption. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04754724; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04754724.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,379 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative ResearchMême sujetDigestive system and related healthTravaux en français237 207