The Prevalence of Gastroesophageal Reflux Disease (GERD) in H. pylori-Positive and -Negative Patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The presence of Helicobacter pylori (H. pylori) infection can influence gastric acid production. While both gastroesophageal reflux disease (GERD) and H. pylori are highly prevalent in the Saudi Arabian population, the relationship between these two conditions remains uncertain. This study aims to assess the association between GERD and H. pylori. METHODS: This was a cross-sectional study which included patients who underwent endoscopy with gastric biopsy to test for H. pylori. H. pylori status was assessed using histopathology. The GERD-Q questionnaire was used to ascertain the presence of GERD. Multivariate analysis was used to assess the relationship between H. pylori and GERD. RESULTS: A total of 352 participants were included, with a mean age of 45 years (±14.7) and 58% of them being female. 148 participants (42%) tested positive for H. pylori. 59 (39.9%) had GERD. GERD was identified in 39.9% of the H. pylori-positive group and 37.3% of the H. pylori-negative group. H. pylori was not significantly associated with GERD in the multivariate analysis (P = 0.726, OR = 1.089, 95% CI: 0.675 - 1.759). CONCLUSION: There was no association between H. pylori infection and GERD in this Saudi Arabian population.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».