Recent Trend of Laboratory Tests in Common Gastrointestinal Tract Disorders
Notice bibliographique
Résumé
infection, inflammatory bowel disease (IBD), celiac disease, irritable bowel syndrome (IBS), and colon cancer, are common and cause significant morbidity, mortality, and healthcare costs. These disorders present with overlapping signs and symptoms, warranting the need for accurate laboratory diagnostic tests for appropriate treatment implementation and treatment monitoring. The gold standard confirmatory diagnostic test for most GI disorders is endoscopy and biopsy for histological analysis. Biomarkers in blood and stool are also routinely used either as first-line screening tests or for treatment monitoring in many GI disorders. This review summarizes common GI disorders along with related currently used clinical laboratory tests in screening, diagnosis, and monitoring of these diseases, outlining the methodology, utilization, advantages, and limitations of these tests. We also highlight the effectiveness of each test as well as the professional recommendations and clinical guidelines for their use where available. Finally, we shed some light on potential future tests and biomarkers that aid in diagnosing GI disorders and how these biomarkers can be used in conjunction to complement the current tests. Some of the potential future biomarkers discussed include the differential expression of gut microbiota and their respective metabolites, as well as cytokines, as potential tests that can be used to diagnose diseases, distinguish between disease subtypes, predict disease severity and occurrence, and optimize treatment decisions. Comprehending the effectiveness of various methodologies for laboratory diagnosis of GI disorders is crucial for health care personnel, including clinical laboratory professionals and clinicians, regarding testing options, test utilization, and interpretations of results. Insights into future tests in GI diseases in the context of microbiomes, metabolites, and immune mediators based on advanced technology are also important in their appropriate clinical utilization.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».