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Enregistrement W4213082687 · doi:10.1093/jcag/gwab049.193

A194 THE ADDITION OF DEAMIDATED GLIADIN PEPTIDE TO TISSUE TRANSGLUTAMINASE ANTIBODIES DOES NOT INCREASE THE ODDS OF CELIAC DISEASE DIAGNOSIS IN AN IGA SUFFICIENT POPULATION

2022· article· en· W4213082687 sur OpenAlexaffabout
Kasey Moss, Lindsey Russell, Kevan Mehta, Muhammad Faisal, David Armstrong, Elena F. Verdú, Jenna Dowhaniuk, María Inés Pinto-Sánchez

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCeliac Disease Research and Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSerologyTissue transglutaminaseMedicinePopulationOdds ratioGliadinAntibodyGastroenterologyImmunologyInternal medicinePathologyGlutenBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Previous studies proposed that the combination of IgA anti-tissue transglutaminase 2 IgA (TTG) and IgG deamidated gliadin peptide IgG (DGP) antibodies increases celiac disease (CeD) detection rates. However, this remains controversial. Aims To evaluate the performance of adding DGP to TTG antibodies, for the diagnosis of celiac disease (CeD) in the immunoglobulin A (IgA)-sufficient population. Methods We included consecutive patients with suspected CeD who had both TTG and DGP serology performed simultaneously from 2017–2020 in Hamilton, Canada. Chart review was performed by 3 reviewers to extract data on biopsies, diagnosis of CeD and genetic HLA-DQ2/DQ8. CeD was defined as positive serology (either TTG and/or DGP) and villous atrophy in duodenal biopsies (≥Marsh-3a). A case was defined as an instance of TTG and DGP performed at a single timepoint. A single patient could have represented multiple cases if TTG and DGP were measured at multiple time points. Sensitivity, specificity, negative and positive predictive values were calculated, and ROC curves were generated. Diagnostic odds ratios (DOR) assessed the performance of each serological strategy compared to duodenal biopsies. Results There were 580 patients constituting 823 cases that met inclusion criteria, of whom 441 had CeD. IgA-deficient patients (n=100) were excluded. Of the 723 cases remaining, 337 (214 adult;123 pediatric) had serology performed at the time of CeD diagnosis. TTG increased the odds of CeD diagnosis compared with DGP, Diagnostic Odds Ratio (DOR)=53.22 (95% CI 22.63–119.80) vs DOR=21.28 (95% CI 10.67–42.46). The addition of DGP to TTG did not increase the odds of CeD diagnosis [DGP+TTG DOR=51.39 (95% CI 19.36–135.61) vs TTG alone DOR=53.22 (95% CI 22.63–119.80)]. There were 37 discordant cases where only one of either TTG or DGP was positive. HLA-DQ2/DQ8 were absent in 2/9 cases with isolated increased DGP. Among the discordant cases, TTG outperformed DGP (DOR TTG= 4.29; 95% CI 1.09–16.83 vs DOR DGP=0.23; 95% CI 0.06–0.92). Conclusions In the IgA-sufficient population, the addition of DGP to TTG testing does not increase the diagnostic accuracy of CeD serologic screening. This has implications in health-care costs as false positive results prompt further investigations. Given these findings, larger prospective studies should be completed prior to adding DGP antibodies to routine TTG serology. Funding Agencies 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
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)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,254 · 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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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