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Enregistrement W4387752334 · doi:10.14309/01.ajg.0000956804.08432.47

S1791 Patterns in Follow-Up Testing for Individuals Newly Positive for Celiac Disease Antibodies

2023· article· en· W4387752334 sur OpenAlexaffabout
James A. King, Jessalyn K. Holodinsky, Amy Metcalfe, Darren R. Brenner, Gilaad G. Kaplan, Tyler Williamson

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCeliac Disease Research and Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioPopulationConfidence intervalTissue transglutaminaseProportional hazards modelDiseaseDemographyInternal medicinePediatricsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Rates of diagnosed celiac disease have increased over the last 25 years. Following diagnosis, North American guidelines recommend monitoring disease status through regular tissue transglutaminase antibodies (TTG) testing. However, adoption of these guidelines in a real-world, population-based setting has not been investigated. Methods: Health administrative data in Alberta Canada were used to identify incident cases and subsequent follow-up testing between 2016 and 2020. Repeated time-to-event analyses employing Prentice, Williams and Peterson gaP-time models were performed to estimate differences in follow-up testing by sex, age, geographic region, material deprivation, baseline TTG, and severity of comorbidities. Hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) were estimated overall and by event-specific tests (e.g., index to first test follow-up test, first follow-up to second). Results: A total of 1,744 children and 5,114 adults were included, with a follow-up time of 3,871 and 12,463 person-years, respectively. Within 5 years of index tTG-IgA positivity, 76% of children had at least 1 follow-up tTG-IgA test compared to 56% of adults (Figure 1A). Those living in metropolitan areas had higher probability of subsequent testing in both children (HR=1.38, 95% CI:1.23-1.54) and adults (HR=1.43, 95% CI:1.31-1.56) (Table 1). Children from the least deprived areas showed slightly higher hazards of repeated testing compared to those most deprived (HR=1.18, 95% CI:1.03-1.36) (Table 1). In adults, females had a marginally higher probability of follow-up testing (HR=1.11, 95% CI:1.04-1.19) (Table 1). Index tTG-IgA results were associated with repeated testing, but in opposite directions for children and adults (Table 1). On average, children received 2.2 follow-up tests compared to 1.3 among adults within 5 years of index positivity (Figure 1B). Event-specific associations between patient subgroups became nullified beyond the first follow-up test. Conclusion: Approximately 1 in 4 children and 1 in 2 adults did not receive a follow-up TTG test within 5 years of initial positivity. While there were notable differences in subsequent testing by geographic location and socioeconomic deprivation, these disparities may not persist after the first follow-up TTG test. Quality assurance studies are necessary to explain poor adherence to guidelines of surveillance of TTG.Figure 1.: A: Time from index TTG positivity to first follow-up test, B: Estimated mean cumulative functions for repeated tTG-IgA tests. Table 1. - Overall repeated events analyses, by age category Category Comparison HR (95% CI) P-value Children Sex Female vs male 0.96 (0.88, 1.05) 0.325 Age Continuous 0.98 (0.96, 0.99) < 0.001 Metropolitan Metropolitan vs non-metropolitan 1.38 (1.23, 1.54) < 0.001 Material deprivation (1) Least deprived vs (5) most deprived 1.18 (1.03, 1.36) 0.021 (2) vs (5) most deprived 1.19 (1.03, 1.37) 0.016 (3) vs (5) most deprived 1.07 (0.93, 1.23) 0.318 (4) vs (5) most deprived 1.01 (0.87, 1.16) 0.939 Index result* Continuous 1.05 (1.05, 1.06) < 0.001 Comorbidity1 Non-complex chronic vs non-chronic 1.05 (0.98, 1.21) 0.119 Complex chronic vs non-chronic 1.10 (0.93, 1.29) 0.267 Adults Sex Female vs male 1.11 (1.04, 1.19) 0.002 Age Continuous 1.00 (1.00, 1.00) 0.107 Metropolitan Metropolitan vs non-metropolitan 1.43 (1.31, 1.56) < 0.001 Material deprivation (1) Least deprived vs (5) most deprived 1.10 (0.99, 1.22) 0.072 (2) vs (5) most deprived 0.98 (0.88, 1.09) 0.736 (3) vs (5) most deprived 1.09 (0.98, 1.21) 0.125 (4) vs (5) most deprived 1.09 (0.98, 1.21) 0.127 Index result* Continuous 0.99 (0.98, 0.99) < 0.001 Comorbidity2 Charlson index: 1 vs 0 (no comorbidities) 0.98 (0.91, 1.06) 0.678 Charlson index: 2 vs 0 1.02 (0.91, 1.15) 0.751 Charlson index: ≥3 vs 0 1.00 (0.88, 1.13) 0.987 *Based on tTG-IgA value times the upper limit of normal. 1Pediatric Medical Complexity Algorithm (Simon et al. Pediatrics. 2014). 2Charlson comorbidity index (Quan et al. Med Care. 2005).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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'admission2
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