A Predictive Model of Duodenal Atrophy in Adults With Celiac Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In adults, the diagnosis of celiac disease (CeD) relies on the presence of disease-specific antibodies and the confirmation of duodenal atrophy. This study aimed to develop a diagnostic model to predict duodenal atrophy in adults, with the goal of assessing the reliability of a non-biopsy diagnostic approach based on serology. METHODS: We conducted a retrospective observational study including consecutive adult patients who attended the Gastroenterology Department of Hospital de Clínicas between 2004 and 2023. Group 1 comprised patients with positive tTG and Marsh 3 lesions, whereas group 2 included patients with normal duodenal biopsies, irrespective of tTG results. Logistic regression models were applied using different tTG cutoff values (dependent variable) to discriminate between "CeD" and "non-CeD". RESULTS: A total of 211 patients met criteria for group 1 and 267 for group 2. Specificity exceeded 98% at tTG levels ≥2.5 upper the normal level (UNL), with the highest specificity observed at 109 U (5.5 UNL). Model development was restricted to individuals with complete data on all significant variables (n=290; 134 cases, 156 controls). Female sex and folic acid deficiency emerged as significant predictors, increasing sensitivity but not specificity at the 3 and 4 UNL. CONCLUSIONS: In this cohort, a TTG value >5.5 UNL achieved 100% specificity and could potentially obviate the need for diagnostic endoscopy in adults with suspected CeD. Although female sex and folic acid deficiency were independent predictors of CeD, their inclusion did not enhance the predictive performance at a lower tTG cutoffs.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».