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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 OpenAlexaff
Małgorzata Osmola, Nicolas Chapelle, Marie‐Anne Vibet, Edith Bigot‐Corbel, Damien Masson, Caroline Hémont, Adam Jirka, Justine Blin, David Tougeron, Driffa Moussata, Dominique Lamarque, Josien Regis, Jean‐François Mosnier, J.P. Martin, Tamara Matysiak‐Budnik

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.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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

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

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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