Defining and phenotyping gastric abnormalities in long-term type 1 diabetes using body surface gastric mapping
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To define phenotypes of gastric myoelectrical abnormalities and relation to symptoms in people with longstanding T1D, compared to matched healthy controls, using a novel non-invasive body surface gastric mapping (BSGM) device. Research design and methods BSGM was performed on people with T1D of >10 years duration and matched controls, employing Gastric Alimetry (Alimetry, New Zealand), comprising a high-resolution 64-channel array, validated symptom logging App, and wearable reader. Results 32 people with T1D were recruited (15 with a high symptom burden), and 32 controls. Those with symptoms showed more unstable gastric myoelectrical activity, (Gastric Alimetry Rhythm Index 0.39 vs 0.51, p=0.017; and lower average spatial covariance 0.48 vs 0.51, p=0.009) compared with controls. Those with T1D and symptoms also had higher prevalence of peripheral neuropathy (67% vs 6%, p=0.001), anxiety/depression diagnoses (27% vs 0%, p=0.001), and mean HbA1c levels (76 vs 56 mmol/mol, p<0.001). BSGM defined distinct phenotypes in participants including those with markedly unstable gastric rhythms (4/32, 12.5%), and abnormally high gastric frequencies (10/32, 31%). Deviation in gastric frequency was positively correlated with symptoms of bloating, upper gut pain, nausea and vomiting, and fullness and early satiation (r>0.35, p<0.05) Conclusion Gastroduodenal symptoms in people with longstanding T1D correlate with gastric myoelectrical abnormalities on BSGM evaluation, in addition to glycemic control, psychological comorbidities, and peripheral neuropathy. BSGM using the Gastric Alimetry device identified a range of myoelectrical phenotypes, representing both myogenic and neurogenic mechanisms, which represent targets for diagnosis, monitoring and therapy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».