Gastric dysfunction in patients with chronic nausea and vomiting syndromes defined by a noninvasive gastric mapping device
Notice bibliographique
Résumé
Chronic nausea and vomiting syndromes (NVSs) are prevalent and debilitating disorders. Putative mechanisms include gastric neuromuscular disease and dysregulation of brain-gut interaction, but clinical tests for objectively defining gastric motor function are lacking. A medical device enabling noninvasive body surface gastric mapping (BSGM) was developed and applied to evaluate NVS pathophysiology. BSGM was performed in 43 patients with NVS and 43 matched controls using Gastric Alimetry (Alimetry), a conformable high-resolution array (8 × 8 electrodes; 20-mm interelectrode spacing), wearable reader, and validated symptom-logging app. Continuous measurement encompassed a fasting baseline (30 minutes), 482-kilocalorie meal, and 4-hour postprandial recording, followed by spectral and spatial biomarker analyses. Meal responses were impaired in NVS, with reduced amplitudes compared to controls (median, 23.3 microvolts versus 38.0 microvolts, P < 0.001), impaired fed-fasting power ratios (1.1 versus 1.6, P = 0.02), and disorganized slow waves (spatial frequency stability, 13.6 versus 49.5; P < 0.001). Two distinct NVS subgroups were evident with indistinguishable symptoms (all P > 0.05). Most patients (62%) had normal BSGM studies with increased psychological comorbidities (43.5% versus 7.7%; P = 0.03) and anxiety scores (median, 16.5 versus 13.0; P = 0.035). A smaller subgroup (31%) had markedly abnormal BSGM, with biomarkers correlating with symptoms (nausea, pain, excessive fullness, early satiety, and bloating; all r > 0.35, P < 0.05). Patients with NVS share overlapping symptoms but comprise distinct underlying phenotypes as revealed by a BSGM device. These phenotypes correlate with symptoms, which should inform clinical management and therapeutic trial design.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».