Normative values for body surface gastric mapping evaluations of gastric motility using Gastric Alimetry: spectral analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Body surface gastric mapping (BSGM) is a new non-invasive test of gastric function. BSGM offers several novel and improved biomarkers of gastric function capable of differentiating patients with overlapping symptom-profiles. The aim of this study was to define normative reference intervals for BSGM spectral metrics in a population of healthy controls. Methods BSGM was performed in healthy controls using Gastric Alimetry (Alimetry, New Zealand) comprising a stretchable high-resolution array (8×8 electrodes; 196 cm 2 ), wearable Reader, and validated symptom-logging App. The evaluation encompassed a fasting baseline (30 min), 482 kCal meal, and 4-hr postprandial recording. Normative reference intervals were calculated for BSGM metrics including the Principal Gastric Frequency, Gastric Alimetry Rhythm Index (GA-RI; a measure of the concentration of power in the gastric frequency band over time), BMI-adjusted amplitude (µV), and fed:fasted amplitude ratio (ff-AR). Data are reported as median and reference interval (5 th and/or 95 th percentiles). Results 110 subjects (55% female, median age 32 (IQR 24 – 50), median BMI 23.8 kg/m 2 (IQR 21.4 – 26.9)) were included. The median Principal Gastric Frequency was 3.04 cpm; reference interval: 2.65 – 3.35 cpm. Median GA-RI was 0.50; reference interval: !0.25. Median BMI-adjusted amplitude was 37.6 µV; reference interval: 20-70 µV. The median ff-AR was 1.85; reference interval !1.08. Higher BMI was associated with a shorter meal-response duration (p=0.014). Conclusions This study provides normative reference intervals for BSGM spectral data that will be used in clinical practice to inform diagnostic interpretations of abnormal gastric function.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».