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Enregistrement W4407285269 · doi:10.1093/jcag/gwae059.052

A52 OVERNUTRITION IN TREATED CELIAC DISEASE (CED) PATIENTS: THE NEED FOR PERSONALIZED NUTRITIONAL ASSESSMENT TO MANAGE THE METABOLIC SEQUELAE OF A GLUTEN-FREE DIET (GFD)

2025· article· en· W4407285269 sur OpenAlexaffabout
Anil K. Verma, M Khaouli, Fatemeh Abdi, Jens Blom, F J Echagüe, FatemahM A AlEssa, Afsheen Aman, David Armstrong, María Inés Pinto-Sánchez

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvernutritionGluten freeMedicineDiseaseGlutenIntensive care medicineFood sciencePhysiologyInternal medicineMalnutritionBiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Overnutrition, leading to overweight and obesity, is increasingly prevalent in celiac disease (CeD). A nutritionally imbalanced diet may contribute to overnutrition and the development of Metabolic Syndrome (MS) and Metabolic Dysfunction Associated Steatotic Liver Disease (MASLD). Aims To investigate the factors contributing to the metabolic shift in treated CeD. Methods We enrolled patients with biopsy-proven CeD on a GFD and non-CeD (Inflammatory Bowel Disease and Irritable Bowel Syndrome) attending a tertiary care center adult Nutrition Assessment Clinic. We collected data on nutritional assessment (SGA), energy requirements determined by resting energy expenditure (REE: indirect calorimetry, QNRG, COSMED, US) and activity factor (IPAQ), body composition (3D scanner; Styku CA, US) and obesity risk (EOSS: Edmonton Obesity Staging System) to assess risk based on metabolic comorbidities such as diabetes, fatty liver, and cardiovascular disease. SPSS (version 22, US) was used for statistical analysis. Data are reported as median (IQR); Mann-U-Whitney was used for comparison between groups. Results From November 2021 to October 2024, 124 CeD [Female: 76%; Age: 45 (27) yr; time since diagnosis: 5 (6) yr] and 96 non-CeD [F:74%; 48 (27) yr] patients were enrolled. Nutritional assessment identified undernutrition (BMI<19) in 8% vs 20%, overweight (BMI 26-30) in 24% vs 14%, and obesity (BMI>30) in 49% vs 34% of CeD vs non-CeD (p<0.001). REE adjusted for weight was significantly lower in obese CeD compared with non-obese CeD [17 (3) vs 22 (4) kcal/kg/day; p<0.001]. Fat mass was significantly greater [19 (7) vs 40 (10) kg; p<0.001], and fat-free mass was significantly reduced [FFM:43 (11) vs 54 (10) kg; p=0.005] in CeD with overweight/obesity compared to normal BMI. FFM was positively correlated with REE (r=0.71; p<0.001). Metabolic comorbidities occurred in 26% of obese-CeD patients. MASLD was more frequent in CeD with overweight and obesity compared to normal BMI (81% vs 43%; p=0.04). Conclusions The high rate of overnutrition and reduced muscle mass in treated CeD patients is concerning, as this is associated with metabolic comorbidities. Personalized nutrition assessment with accurate measurements is crucial for nutritional guidance and will likely improve health in CeD. Funding Agencies:

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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