MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4213334252 · doi:10.1093/jcag/gwab049.254

A255 INCREASED ENERGY EXPENDITURE AND REDUCED EXERCISE CAPACITY IN CELIAC DISEASE PATIENTS ON A GLUTEN-FREE DIET

2022· article· en· W4213334252 sur OpenAlexaff
Muhammad Faisal, Lindsey Russell, A W Collins, David Armstrong, 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-clésMedicineResting energy expenditureMalnutritionMalabsorptionInternal medicineGastrointestinal diseasePhysical therapyOutpatient clinicDiseaseGastroenterologyEnergy expenditure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Celiac disease (CeD) patients often exhibit impaired nutritional status due to nutrient malabsorption and altered metabolism. Accurate clinical assessment of malnutrition, muscle function and energy requirements are thus essential to prevent and treat malnutrition. Indirect calorimetry (IC) is the most accurate method to measure energy needs, but it is underutilized in outpatient settings. Aims To assess the use of IC testing in estimating the resting energy expenditure and exercise-related energy utilization in treated CeD patients compared to patients with other gastrointestinal (GI) conditions. Methods Adult patients attending the Celiac and Nutrition Clinic at McMaster University that underwent rest and exercise testing as a part of their nutritional assessment were enrolled. CeD diagnosis was based on positive CeD serology and confirmed by biopsy, and all of them were on a GFD for at least 6 months. Patients with inflammatory bowel disease (IBD), functional gastrointestinal disorders (FGID) and undernutrition due to other causes (UN) were included as controls. Resting energy expenditure was assessed using 3 methods 1) predictive formula (25kcal/kg), 2) Harris Benedict and 3) estimation of VO2 by IC. Exercise capacity and energy expenditure (EE) during exercise was estimated at baseline, moderate and maximum exercise. Statistical analysis was performed using SPSS. ANOVA with Bonferroni corrections and Chi2 test were used to assess differences between continuous and categorical variables, respectively. Results A total of 66 patients (CeD n=24; IBD n=15; FGID n=17; UN n=10) were included in the analysis. The REE of GI patients measured using the HB equation and the predictive formula were significantly underestimated compared to IC [Mean Difference (MD)=229 kcal/day p=0.03 and MD=365 kcal/day p<0.001, respectively]. The EE during exercise increased with intensity of exercise. CeD patients had the highest EE during moderate and strenuous exercise (Mean EE = 286 kcal/h and 494 kcal/h respectively) compared to patients with other GI conditions (Moderate and Strenuous for IBD= 218kcal/h and 373kcal/h; for FGIDs 296kcal/hand 467kcal/h, for UN, Mean EE = 181kcal/h and 294kcal/h). Exercise capacity was reduced in CeD compared to predicted exercise capacity (Mean = 86% predicted work capacity, range 72.5–107%), but was significantly higher than IBD (86% vs 73%; p=0.65) and UN patients (86% vs 46%; p=0.004). Conclusions Increased energy consumption and reduced exercise capacity is suggestive of chronic impaired nutritional status in treated CeD patients. Future studies with larger sample sizes are needed to understand whether incorporating accurate estimations of energy expenditure in nutritional practices can improve CeD outcomes. Funding Agencies CAG

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)0,001
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0020,000

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 GPT0,215
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology→Même sujetCeliac Disease Research and Management→Travaux en français237 207→