Positive Predictive Value of Tissue Transglutaminase IgA for Celiac Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Recent changes in European diagnostic criteria allow for serologic diagnosis of celiac disease in children. Those guidelines have not been adopted in North America; hence, we aim to assess the positive predictive value (PPV) of tissue transglutaminase (tTG) immunoglobulin A (IgA) assays used in North America in identifying histologic findings of celiac disease. METHODS: Multicenter retrospective cohort study of children (<18 years) with an elevated tTG IgA within 6 months of an esophagogastroduodenoscopy between January 2016 and December 2021. Biopsy-confirmed celiac disease was determined by the presence of intraepithelial lymphocytosis and villous atrophy. The primary outcomes were the PPV of an elevated tTG IgA and tTG IgA greater than or equal to 10 times the upper limit of normal (10× ULN). RESULTS: Overall, 4019 children (63.3% female; 9% type 1 diabetes, 2% Down syndrome) were included. Histologic findings were consistent with celiac disease for 3321 children (PPV = 82.6% [95% CI, 81.4-83.8]). Among the 1739/4019 (43.2%) children with tTG IgA greater than or equal to 10× ULN, 1651 had biopsy-confirmed celiac disease (PPV10× = 94.9% [95% CI, 93.8-95.9]). Five percent (88/1739) of children did not have histologic findings of celiac disease, including 41/1739 (2%) with normal histology. Diagnostic accuracy of tTG IgA varied widely among assays used in North America (PPV range: 71.5%-88.8%; PPV10× range: 89.3%-97.3%). Assays performed worse in children with type 1 diabetes (PPV10× 89% [95% CI, 83.5-92.8]). CONCLUSIONS: Elevated tTG IgA in isolation is insufficient to confidently diagnose celiac disease. As tTG assay performance varied widely, diagnostic confirmation by a specialist prior to dietary changes is essential.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».