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Enregistrement W4381113128 · doi:10.1136/gutjnl-2023-bsg.182

P110 Iron deficiency and fatigue in inflammatory bowel disease: a systematic review

2023· review· en· W4381113128 sur OpenAlexaboutno aff
Stephanie Sartain, Maryam Al-Ezairej, Fraser Cummings, Stephen A. Wootton

Notice bibliographique

RevuePoster presentations · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMicroscopic Colitis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIron deficiencyMedicineCINAHLInflammatory bowel diseaseInternal medicineDiseaseCohort studyCrohn's diseaseUlcerative colitisPhysical therapyAnemiaPsychiatryPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The impact of iron deficiency without anaemia (IDWA) on fatigue in people with inflammatory bowel disease (IBD) is unclear. This systematic review examined the evidence whether iron deficiency with or without anaemia was associated with fatigue in inflammatory bowel disease to better inform the detection and treatment of iron deficiency in clinical practice. Methods The databases searched were MEDLINE, OVID, CINAHL and Web of Science. Inclusion criteria were studies measuring iron deficiency (ID) in accordance with recognised guidelines and patient-reported outcome measures (PROMs) of fatigue in patients with IBD of any level of disease activity. Assessment of bias was conducted using the Newcastle Ottawa Scale. Studies were grouped for syntheses according to if the exposure was iron deficiency without anaemia or iron deficiency regardless of haemoglobin level. Results 252 database results were identified and screened; 33 full records were reviewed from which 7 studies with a total of 1425 individuals were deemed eligible for inclusion in the results synthesis. Considerable variation in the methods and statistical analysis used to investigate the relationship between iron deficiency and fatigue prevented any quantitative synthesis. Studies varied by disease activity levels in the cohort under investigation and approaches used to define iron deficiency with different PROMs used to measure fatigue. Three studies directly compared fatigue scores in IDWA to those who were not ID, two of which showed patients with IDWA in mixed groups of people with Crohn’s disease (CD) and ulcerative colitis (UC) had significantly lower fatigue scores. The other four studies used iron deficiency irrespective of anaemia as the exposure and reported mixed results on fatigue, with only one study reporting higher prevalence of fatigue in the ID group of UC patients. Conclusions Marked heterogeneity in mixed UC and CD populations, disease activity, and approach to determining iron deficiency and fatigue precludes definitive conclusion. Two studies report greater fatigue with IDWA but do not differentiate between CD and UC. Further studies are required using standardised design and measures to better understand the role of iron deficiency in fatigue in both CD and UC.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,007
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,328 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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