Short‐ and long‐term reproducibility of body surface gastric mapping using the Gastric Alimetry® system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Many diagnostic tests for gastroduodenal symptoms, such as gastric emptying scintigraphy (GES), gastric emptying breath tests (GEBT), and electrogastrography (EGG) show variable intra‐individual reproducibility over time. This study investigated the short‐ and long‐term reproducibility of body surface gastric mapping (BSGM), a non‐invasive test for assessing gastric function, in controls and patients with chronic gastroduodenal disorders. Methods Participants completed three standardized BSGM tests using Gastric Alimetry® (Alimetry, New Zealand). The test encompassed a fasting baseline (30 min), a 482 kCal standard meal, and a 4 h postprandial recording. The first two tests were >6 months apart and the last occurred ~1 week after the second test, to evaluate long and short‐term reproducibility. Results Fourteen patients with upper gastrointestinal symptoms and 14 healthy controls were recruited. There were no significant differences in any BSGM metrics between the tests at short and long term (all p > 0.180). Lin's concordance correlation coefficients (CCC) for the primary metrics were high, ranging from 0.58 to 0.96, with intra‐individual coefficients of variance (CV intra ) ranging from 0.2% to 1.9%. Reproducibility was higher, and intra‐individual variation lower, than in previous studies of GES (CCC = 0.54–0.83, CV intra = 3%–77%), GEBT (CV intra = 8%–11%), and EGG (CV intra = 3%–78%). Conclusions BSGM spectral metrics demonstrate high reproducibility and low intra‐individual variation at both short and long term, with superior results to comparable tests. The high reproducibility of Gastric Alimetry supports its role as a diagnostic aid for gastric dysfunction and a reliable tool for evaluating treatment outcomes and disease progression over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».