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Enregistrement W4407284979 · doi:10.1093/jcag/gwae059.057

A57 SUBOPTIMAL FIBRE CONSUMPTION AND ALTERED FIBRE METABOLISM IN CELIAC DISEASE THROUGHOUT THE GASTROINTESTINAL TRACT

2025· article· en· W4407284979 sur OpenAlexaffabout
Mark Wulczynski, Marco Constante, Jens Blom, Gaston Rueda, Laura Rossi, Nader N. El-Chaar, Michael G. Surette, D Superdock, David Lawrence, M Pinto-Sanchez, David Armstrong, Heather J. Galipeau, Elena F. Verdú

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntestinal and Peritoneal Adhesions
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGastrointestinal tractDiseaseConsumption (sociology)Digestive tractDietary fibreMetabolismBiologyMedicineInternal medicineFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Celiac disease (CeD) is a T-cell mediated enteropathy driven by gluten in people with risk genes HLA-DQ2 or DQ8. Many patients experience symptoms such as constipation and/or persistent mucosal inflammation despite adherence to a gluten-free diet (GFD) and are advised to increase dietary fibre. Preliminary results from gluten-immunized NOD-DQ8 mice revealed that supplemented inulin could improve mucosal healing. However, whether fibre is tolerated and metabolized in CeD is unknown. Aims To investigate whether (1) fibre consumption in untreated and treated CeD compared to healthy volunteers (HV); (2) characterize microbial carbolytic capacity in the duodenum and feces. Methods We conducted an analysis of CeD patients (newly diagnosed and GFD-treated) and HV attending our specialized McMaster adult CeD clinic. To investigate fibre consumption, participants completed a validated food frequency questionnaire (Victoria DQES v2), and the chloroplast trnL-P6 plastid marker was used to analyze the presence and diversity of plant DNA in feces at the time of sample collection (FoodSeq). To characterize fibre metabolism, fecal SCFA were measured using gas chromatography mass-spectrometry, and microbiota composition from duodenal aspirates was investigated by 16S rRNA gene Illumina sequencing of the V3V4 region. In silico predictions of metabolic functions and relative abundances of key enzymes were completed with PICRUSt2. Results Most participants consumed fibre below the minimum recommendation (66% < 25g/day, Health Canada), despite diverse dietary plant consumption. Fibre did not correlate with self-reported gastrointestinal symptoms. Fecal SCFAs were lower in new CeD compared to HV, while GFD was partially rescued (CeD: 2799±927 vs HV: 5199±1616 μg/g, p<0.001; GFD: 4058±1283). Duodenal microbiota composition differed between all groups (Aitchinson Distance β-diversity, p<0.05). Abundance of enzymes related to fibre degradation (α-amylase K07405, fructan β-fructosidase K03332) were decreased in both CeD and GFD groups compared to HV (p<0.001), as was the abundance of several members of the Prevotellaceae family that had the greatest predicted contribution to this function (p<0.05). Conclusions Newly diagnosed CeD patients have inadequate fibre consumption and lower microbial capacity to metabolize fibre in the lower and upper GI tract. Despite patients on GFD having the lowest fibre intake, microbial carbolytic activity was improved. Taken together with unpublished findings of inulin accelerating mucosal healing in mouse models of gluten sensitivity, the data should encourage clinical studies to define the effects of fibre supplementation on symptom management and mucosal healing in CeD during GFD. Funding Agencies CIHRCeliac Canada

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,275
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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