Quanto há de doença celíaca na síndrome dispéptica?
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A doença celíaca é uma condição autoimune desencadeada pela ingestão e/ou contato com o glúten em indivíduos geneticamente predispostos. A síndrome dispéptica, por outro lado, é caracterizada por sintomas digestivos superiores crônicos. A relação entre estas duas condições é o foco principal deste estudo. Objetivo: Investigar a prevalência da doença celíaca em pacientes com síndrome dispéptica com base da análise de características epidemiológicas, endoscopia digestiva alta, histologia duodenal e sorologia. Método: Revisão narrativa feita com informações publicadas em plataformas virtuais em português e inglês, e analisada durante o período de janeiro de 2022 a novembro de 2023. O material para leitura e análise foi selecionado das plataformas SciELO – Scientific Electronic Library Online, Google Scholar, Pubmed e Scopus utilizando os seguintes termos: “dispepsia, doença celíaca, glúten, prevalência” com busca AND ou OR, considerando o título e/ou resumo. Após, foi realizada a leitura da íntegra dos textos incluindo 18 artigos. Resultados: A idade média dos pacientes com dispepsia foi de 45,13 anos e o sexo feminino foi predominante. Os sintomas associados ao glúten foram relatados em 6%. O anticorpo antitransglutaminase foi positivo com prevalência estimada de 1,5%. Considerando a amostra brasileira de 100 pacientes, o diagnóstico de doença celíaca foi prevalente em 3%. Conclusão: Embora a prevalência de doença celíaca em pacientes dispépticos possa ser maior do que na população em geral, os resultados são variáveis e dependem de vários fatores, incluindo metodologias de teste e características regionais. Esta revisão também ressalta a importância de abordagem individualizada na investigação da doença celíaca em pacientes dispépticos, considerando aspectos como história familiar, sintomas relacionados ao glúten e comorbidades autoimunes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".