Prematurity is a risk factor of disorders of gut-brain interaction in adults: A case-control study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Disorders of gut-brain interaction (DGBI) are defined as a variable combination of chronic or recurrent gastrointestinal symptoms. Early-life stressors have been implicated as possible contributing factors. AIM To determine if prematurity and neonatal factors influence the development of DGBI in adults. METHODS A case-control study was carried out at a tertiary referral center from July 2019 to July 2021. Cases (adults born with extremely premature < 29 weeks of gestation) were recruited from the Health of Adults Born Preterm Investigation cohort. Control subjects were recruited from the general population. All participants completed the Rome IV diagnostic questionnaire online. Cases completed anxiety and depression questionnaires (Patient-Reported Outcomes Measurement Information System-29 items, Generalized Anxiety Disorder-7 items, Patient Health Questionnaire-9 items). Neonatal data and sociodemographic status were collected. RESULTS A total of 79 cases and 124 controls were enrolled in the study. The group of adults born preterm exhibited a significantly higher prevalence of functional bowel disorders (P = 0.01) and a trend suggesting a higher prevalence of functional gastroduodenal disorders (P = 0.06). Among women born prematurely, the prevalence of functional gastroduodenal disorders, functional bowel disorders, and functional constipation was significantly higher compared to the female control group (P = 0.02 for all). The identified risk factors are categorized as directly linked to prematurity (e.g. , chorioamnionitis), indirectly related to prematurity (e.g. , anxiety, depression, and social skills as consequences of prematurity), or independent of prematurity (e.g. , female sex). CONCLUSION This is the first case-control study reporting the prevalence of DGBI in a cohort of well-characterized adults born prematurely. We confirm that prematurity is a risk factor for developing a DGBI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».