BODY SURFACE GASTRIC MAPPING DELINEATES SPECIFIC PATIENT PHENOTYPES IN ADOLESCENTS WITH FUNCTIONAL DYSPEPSIA AND GASTROPARESIS
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Importance Persistent upper gastroduodenal symptoms, such as nausea, vomiting, bloating, and abdominal pain, are widespread among pediatric patients. Multiple overlapping symptoms complicate the diagnostic process, necessitating the development of novel gastric function tests with actionable biomarkers. Body Surface Gastric Mapping (BSGM) has emerged as a promising diagnostic tool for gastroduodenal disorders, and this is the first detailed evaluation in adolescents. Objective This study aimed to assess the utility of BSGM in delineating specific patient phenotypes among adolescents with functional dyspepsia (FD) and gastroparesis in order to guide clinical decision-making. Design A prospective cross-sectional study recruited adolescents aged 12 to 21 between 2022 and 2024. Setting Controls were recruited from New Zealand (controls) and Patients from the Children’s Hospital of Philadelphia, USA. Participants Prospectively recruited participants included controls without gastroduodenal symptoms or motility-related medication usage and patients diagnosed with either gastroparesis (delayed gastric emptying test (GET)) or FD according to ROME IV criteria and a normal GET. Procedures BSGM was performed using a standardized protocol, including simultaneous symptom reporting and the completion of validated symptom, psychometric and physical health questionnaires. Main Outcome The primary outcome was to evaluate if BSGM could delineate specific patient phenotypes and provide clinically meaningful distinctions between gastroparesis and FD diagnoses, utilizing BSGM spectral outcome data. Results Fifty-six subjects were recruited (31 controls, 25 patients); median age 16; 96% of patients were female. Control data showed that adult reference intervals provided an acceptable interpretation framework. Patients with FD (n=10) and gastroparesis (n=15) had common symptoms, mental health, quality of life and functional disability (all p>0.05). Three distinct BSGM phenotypes were identified: BSGM Normal (n=10), BSGM Delay (n=8), and Low Stability/Low Amplitude (n=7), having spectral differences in BMI-Adjusted Amplitude 34.6 vs 39.1 vs 19.9 ( p =.01) and Gastric Alimetry Rhythm Index: 0.45 vs 0.45 vs 0.19 ( p =.003). BSGM phenotypes demonstrated differences in symptoms (nausea p =0.04), physical health ( p =.04) and psychometrics (anxiety p =.03). Conclusion and Relevance Adolescent patients with FD and gastroparesis have overlapping clinical profiles, making individualized treatment challenging. Conversely, employing BSGM to categorize patients into distinct phenotypes revealed clinically relevant differences, offering potential avenues for individualized therapeutic pathways.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».