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Enregistrement W4381113161 · doi:10.1136/gutjnl-2023-bsg.336

P268 The use of gastric alimetry® for specific patient phenotyping in gastroduodenal disorders in comparison to gastric emptying scintigraphy

2023· article· en· W4381113161 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePoster presentations · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal motility and disorders
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGastric emptyingPostprandialGastroenterologyInternal medicineMedicineMealAnxietyStomachScintigraphyGastro-Psychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> Gastric emptying testing (GET), while useful for evaluating gastric motility, is not specific nor sensitive for neuromuscular disorders. However, Gastric Alimetry® (GA) is a novel medical test that uses gastric mapping and validated symptom profiling. The current study compared the patient-specific phenotyping from GA with GET. <h3>Methods</h3> Patients with chronic gastroduodenal symptoms completed GET and GA concurrently. Tests included a 30-minute baseline, <sup>99m</sup>TC-labelled egg meal and 4-hour postprandial recording. Results were compared to the reference normative ranges. The validated GA App profiled symptoms and subsequently phenotyped them using rule-based criteria into either: 1) Continuous (no correlation between symptoms and meal or gastric activity); 2) Gastric Sensorimotor (correlation between symptoms and meal or gastric activity); 3) or Other, to compare with questionnaires. <h3>Results</h3> 75 patients with chronic gastroduodenal symptoms were assessed; 77% female, median age 43, median BMI 24.0. Motility abnormality detection rates were 22.7% (GET); 33.3% (GA) with a combined yield 42.7%. All groups showed similar symptom profiles and did not correlate with Rome criteria or health psychology factors (p&gt;0.05). GA symptom phenotypes (figure 1A) were: <i>gastric sensorimotor</i> 17%; <i>continuous</i> 30%; <i>other</i> 53%. Strong correlations between the sensorimotor phenotype and gastric amplitude were observed (median r=0.61 vs r=0.08 and r=0.06 respectively; p=0.0002). The continuous phenotype correlated with depression and anxiety (p&lt;0.05), while Rome IV Criteria did not (p&gt;0.05). No correlation between GET abnormalities and GA phenotypes was found (figure 1B). <h3>Conclusion</h3> In patients with chronic gastroduodenal symptoms, GA produced a high yield for motility abnormalities, compared to GET. Additionally, GA found correlations between patient-specific symptom phenotypes and health psychology factors, which were not identified by ROME IV and GET. Together, the results suggest that GA and GET may work in conjunction with each other by assessing different features of gastric functioning.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,517

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0000,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,237 · 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