Relationship Between Intragastric Meal Distribution, Gastric Emptying, and Gastric Neuromuscular Dysfunction in Chronic Gastroduodenal Disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic gastroduodenal symptoms arise from heterogeneous gastric motor dysfunctions. This study applied multimodal physiological testing using gastric emptying scintigraphy (GES) with intragastric meal distribution (IMD) and Gastric Alimetry body surface gastric mapping (BSGM) to define motility and symptom associations. METHODS: Patients with chronic gastroduodenal symptoms underwent simultaneous supine GES and BSGM with a 30 m baseline, 99mTC-labeled egg meal, and 4 h postprandial recording. IMD (ratio of counts in the proximal half of the stomach to the total gastric counts) was calculated immediately after the meal (IMD0), with < 0.568 defining abnormal IMD. BSGM phenotyping followed a consensus approach, based on normative spectral reference intervals. RESULTS: ), median IMD0 was 0.76 (IQR: 0.69-0.86) with 5 (7.5%) meeting abnormal IMD criteria. Delayed gastric emptying (n = 18) was associated with higher IMD0 (median 0.9 vs. 0.7, p = 0.004). On BSGM, 15 patients had abnormal spectrograms (5 [7.5%] high frequency and 10 [14.9%] low rhythm stability and/or amplitude); and in these patients, higher IMD0 (proximal retention) strongly correlated to delayed BSGM meal responses (R = -0.71, p = 0.003). Lower IMD, indicating antral distribution, correlated with higher gastric frequencies (R = -0.27, p = 0.03). BSGM abnormalities paired with abnormal IMD were associated with worse dyspeptic symptoms. CONCLUSION: Proximal retention of food as assessed by IMD correlated with delayed emptying, and in the presence of neuromuscular spectral abnormalities (abnormal frequencies or rhythms), delayed motility responses on BSGM. Patients with multiple motor abnormalities experience worse dyspeptic symptoms.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».