Autoimmune gastritis: clinical and histological study in a Peruvian population
Notice bibliographique
Résumé
The diagnosis of autoimmune gastritis poses significant challenges, particularly in resource-limited settings where access to serological tests is restricted. This study aimed to evaluate the histological, endoscopic, and serological features of patients diagnosed with autoimmune gastritis in our population. METHODS: We retrospectively reviewed cases diagnosed with autoimmune gastritis at two medical centers in Peru. Clinical data, serological and endoscopic reports were collected for each case, and gastric mucosal tissue samples from the antrum and corpus were histologically examined. Immunohistochemistry was also performed to evaluate neuroendocrine hyperplasia. RESULTS: Histologically, all 44 cases exhibited atrophy in the corpus, with the majority presenting at advanced stages of the disease (84%). However, endoscopic findings did not correlate with histology, as only 59.09% of cases showed corpus atrophy on endoscopy. Immunohistochemical analysis revealed neuroendocrine hyperplasia in all cases (100%). Anti-intrinsic factor antibody was positive in only 25% of cases, whereas 84.1% showed positivity for anti-parietal cell antibodies. CONCLUSION: Histological evaluation of autoimmune gastritis cases demonstrates significant diagnostic potential, offering an effective alternative to costly and less accessible serological tests, particularly in resource-limited settings like ours.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».