Comparison of Gastric Alimetry® body surface gastric mapping versus electrogastrography spectral analysis
Notice bibliographique
Résumé
is a new diagnostic test that combines high-resolution body surface gastric mapping (BSGM) with validated symptom profiling, with the goal of overcoming EGG's limitations. This study directly compared EGG and BSGM to define performance differences in spectral analysis. Comparisons between Gastric Alimetry BSGM and EGG were conducted by protocolized retrospective evaluation of 178 subjects [110 controls; 68 nausea and vomiting (NVS) and/or type 1 diabetes (T1D)]. Comparisons followed standard methodologies for each test (pre-processing, post-processing, analysis), with statistical evaluations for group-level differences, symptom correlations, and patient-level classifications. BSGM showed substantially tighter frequency ranges vs EGG in controls. Both tests detected rhythm instability in NVS, but EGG showed opposite frequency effects in T1D. BSGM showed an 8× increase in the number of significant correlations with symptoms. BSGM accuracy for patient-level classification was 0.78 for patients vs controls and 0.96 as compared to blinded consensus panel; EGG accuracy was 0.54 and 0.43. EGG detected group-level differences in patients, but lacked symptom correlations and showed poor accuracy for patient-level classification, explaining EGG's limited clinical utility. BSGM demonstrated substantial performance improvements across all domains.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».