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Enregistrement W4390744355 · doi:10.1159/000535206

Iron and Vitamin B12 Deficiency in Patients with Autoimmune Gastritis and <i>Helicobacter pylori</i> Gastritis: Results from a Prospective Multicenter Study

2024· article· en· W4390744355 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

RevueDigestive Diseases · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHelicobacter pylori-related gastroenterology studies
Établissements canadiensHotel Dieu Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVitamin B12GastroenterologyInternal medicineHelicobacter pyloriGastritisAtrophic gastritisIron deficiencyFerritinMicronutrientProspective cohort studyAnemiaPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Iron and vitamin B12 deficiencies are common in patients with atrophic gastritis, but there are limited data on the prevalence of these deficiencies in different types of atrophic gastritis. METHODS: This multicenter, prospective study assessed micronutrient concentrations in histologically confirmed autoimmune gastritis (AIG, n = 45), Helicobacter pylori-related non-autoimmune gastritis (NAIG, n = 109), and control patients (n = 201). A multivariate analysis was performed to determine factors influencing those deficiencies. RESULTS: The median vitamin B12 concentration was significantly lower in AIG (367.5 pg/mL, Q1, Q3: 235.5, 524.5) than in NAIG (445.0 pg/mL, Q1, Q3: 355.0, 565.0, p = 0.001) and control patients (391.0 pg/mL, Q1, Q3: 323.5, 488.7, p = 0.001). Vitamin B12 deficiency was found in 13.3%, 1.5%, and 2.8% of AIG, NAIG, and control patients, respectively. Similarly, the median ferritin concentration was significantly lower in AIG (39.5 ng/mL, Q1, Q3: 15.4, 98.3 ng/mL) than in NAIG (80.5 ng/mL, Q1, Q3: 43.6, 133.9, p = 0.04) and control patients (66.5 ng/mL, Q1, Q3: 33.4, 119.8, p = 0.007). Iron deficiency and iron deficiency adjusted to CRP were present in 28.9% and 33.3% of AIG, 12.8% and 16.5% of NAIG, and 12.9% and 18.4% of controls, respectively. Multivariate analysis demonstrated that AIG patients had a higher risk of developing vitamin B12 deficiency (OR: 11.52 [2.85-57.64, p = 0.001]) and iron deficiency (OR: 2.92 [1.32-6.30, p = 0.007]) compared to control patients. Factors like age, sex, and H. pylori status did not affect the occurrence of vitamin B12 or iron deficiency. CONCLUSION: Iron and vitamin B12 deficiencies are more commonly observed in patients with AIG than in those with NAIG or control patients. Therefore, it is essential to screen for both iron and vitamin B12 deficiencies in AIG patients and include the treatment of micronutrient deficiencies in the management of atrophic gastritis patients.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,220 · 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