Predictive factors for the diagnosis of coeliac disease in children and young people in primary care: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Coeliac Disease (CD) often has its onset in childhood and affects 1% of the population. This review aimed to identify important predictive factors for coeliac disease in children and young people which could help GPs decide when to offer testing. METHODS: We searched MEDLINE, Embase and Cochrane Library to April 2024. Included studies were observational or randomized trials reporting the risk of CD when exposed to predictive factor(s) in people ≤25 years of age. Genetic factors were excluded. Risk of Bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Random effects meta-analysis was performed for factors reported in ≥5 studies to calculate pooled odds ratios (OR) or standardized mean differences (SMD). RESULTS: Of 11,623 unique abstracts, 183 were included reporting on 140+ potentially associated factors. Meta-analyses of 28 factors found 14 significant associations with CD diagnosis: having type 1 diabetes (OR 8.70), having a first degree relative with coeliac disease (OR 5.19), being of white ethnicity (OR 2.56), having thyroid disease (OR 2.16), being female (OR 1.53), more frequent gastroenteritis in early childhood (OR 1.48), having frequent respiratory infections in early childhood (OR 1.47), more gluten ingestion in early life (OR 1.25), having more infections in early life (OR 1.22), antibiotic use in early childhood (OR 1.21), being born in the summer (OR 1.09), breastfeeding (OR 0.79) older age at diagnosis of type 1 diabetes (OR 0.64), and heavier weight (SMD -0.21). The final three were associated with lower risk of CD diagnosis. DISCUSSION: This is the first systematic review and meta-analysis of predictive factors for CD in children. Amongst the 14 factors we identified that were significant, three were potentially modifiable: breast feeding, antibiotic use and amount of gluten ingestion in early childhood. This work could inform the development of clinical support tools to facilitate the early diagnosis of CD.
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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 | 0,011 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».