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Enregistrement W4391873591 · doi:10.1093/jcag/gwad061.179

A179 UNDERSTANDING THE NEED FOR A ZINC DIET TO TREAT ZINC DEFICIENCY IN PATIENTS WITH CELIAC DISEASE

2024· article· en· W4391873591 sur OpenAlexaff
Shilpa Tandon, Karen A. Graham, Lindsey Russell, Jane E. Morgan, David Armstrong, M Pinto-Sanchez

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCeliac Disease Research and Management
Établissements canadiensPopulation Health Research InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZincZinc deficiency (plant disorder)DiseaseMedicineGastroenterologyInternal medicineMetallurgyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Nutritional deficiencies in celiac disease (CeD) are caused by delayed intestinal healing and a nutrient-lacking gluten-free diet (GFD). At our specialized adult celiac clinic, zinc (Zn) was the most common deficiency present in patients and is clinically treated through Zn supplementation. However, Zn supplements in excess may cause inhibition of other minerals, and gastrointestinal side effects. Alternatively, a Zn diet may be a sustainable option to treat zinc deficiency, however patient preference regarding this treatment method is unknown. Aims To understand patient preference of zinc supplementation compared to a zinc diet to treat Zn deficiency in CeD. We also aim to determine the tolerability and effectiveness of Zn supplements to reduce gastrointestinal and extraintestinal symptoms in the CeD population. Methods This observational prospective pragmatic study was conducted from March 2022-September 2023. Eligible participants had bloodwork indicating plasma Zn levels ampersand:003C 9.4 μ/mol . All participants were prescribed 25 mg per day of Zn gluconate supplements throughout the study. Patients were provided a RedCap link where they completed questionnaires at Visit 1 and at their next clinic appointment in 3-6 months (Visit 2). These surveys included; Celiac Symptom Index (CSI) Questionnaire 2) Extraintestinal Symptoms Visual Analogue Scale (ES-VAS) and 3) Patient Perception Survey (PPS). Continuous data are expressed as Mean (SD), and categorical data is reported as frequencies (%). The Wilcoxon test was used to assess changes in symptoms. Results A total of 42 participants completed the Visit 1 survey, of which 17 participants had their follow up clinic appointment (Visit 2). Out of these 17 participants, 15 were female (88.2%) and the mean age was 33.7 years (+/- 10.6). The mean CSI score at Visit 1 was 35.3 (+/- 10.3) and 33.7 (+/- 13.0) at Visit 2, indicating moderate disease symptoms (p=0.552). The most common extraintestinal symptoms was anxiety (ES-VAS: 5.7), foggy mind (ES-VAS: 4.1), fatigue (ES-VAS: 4.1) and depression (ES-VAS: 3.5). There were no significant changes in extraintestinal symptoms between clinic visits. Out of 42 participants, 15 (35.7%) prefer to treat their Zn deficiency through diet, 26 (59.5%) through supplement, and 1 (2.4%) of participants had no preference. Additionally, 35 (85.4%) participants indicated that they were “likely” to comply to a Zn-diet treatment. Conclusions CeD patients did not experience improvement in gastrointestinal or extraintestinal symptoms on Zn supplementation. However, a portion of CeD patients prefer to treat and are likely to comply with a Zn diet to treat their deficiency. Based on this knowledge, further studies should investigate the efficacy of a Zn diet compared to supplements CeD patients. Funding Agencies CIHR

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)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,238 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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