Curva de lactosa positiva

Resultados de la prueba de la lactosa

Los síntomas intestinales funcionales son un problema común en la comunidad y muchos pacientes acuden a su médico de cabecera para que los evalúe y los oriente. Aunque parte de la función del médico de cabecera es excluir otras patologías, también es importante ayudar a los pacientes a controlar sus síntomas. La prueba de hidrógeno en el aliento puede utilizarse para detectar la malabsorción de fructosa y lactosa. Estos hidratos de carbono de cadena corta pueden causar síntomas de hinchazón, dolor y alteración del hábito intestinal en pacientes con síndrome del intestino irritable (SII) y trastornos funcionales intestinales relacionados. La consideración de estos y otros hidratos de carbono de cadena corta de baja absorción (denominados colectivamente “FODMAPs”) proporciona una estrategia de gestión para estos síntomas comunes. Desgraciadamente, las pruebas de fructosa y lactosa, así como su uso, son poco conocidas; este artículo pretende explicar cómo funcionan estas pruebas y aclarar el papel de las pruebas de aliento.

La restricción de hidratos de carbono de cadena corta fermentables y de mala absorción puede aliviar los síntomas del SII.1 Se ha demostrado que este enfoque dietético mejora los síntomas en hasta el 75% de los pacientes.2 Hay pruebas emergentes de que estos hidratos de carbono pueden desencadenar síntomas funcionales en pacientes con enfermedad inflamatoria intestinal (EII).3 La fructosa, la lactosa, los polioles de azúcar (sorbitol y manitol) y los oligosacáridos, los fructanos y los galacto-oligosacáridos son desencadenantes potenciales. La mala absorción intestinal de estos hidratos de carbono provoca molestias gastrointestinales en el SII por su efecto osmótico4 y su fermentación por parte de la microbiota intestinal.5 Esto provoca una distensión lumínica que da lugar a hinchazón abdominal, dolor y alteración del hábito intestinal en las personas con hipersensibilidad visceral.

Análisis de lactosa en sangre

Número S1: Taller internacional sobre la biología de la lactancia en animales de granja (BOLFA), 25-26 de agosto de 2018, Dubrovnik, Croacia , julio de 2019 , pp. s42 – s51 DOI: https://doi.org/10.1017/S1751731119001174[Abre en una nueva ventana]

n = número de vacas en el estudio.1 Los estudios de Van Knegsel et al. (Referencia Van Knegsel, Remmelink, Jorjong, Fievez y Kemp2014) y Chen et al. (Referencia Chen, Remmelink, Gross, Bruckmaier, Kemp y van Knegsel2016b) se basan en el mismo experimento, en el que las vacas fueron sometidas a un periodo seco estándar, corto o no durante dos lactancias posteriores. Van Knegsel et al. (Referencia Van Knegsel, Remmelink, Jorjong, Fievez y Kemp2014) informan sobre la primera lactación; Chen et al. (2016) informan sobre la segunda lactación.2 Las vacas sin periodo seco fueron alimentadas con un nivel estándar o reducido de concentrados (grupo estándar/reducido).

Figura 2 Producción de leche (kg/día; panel izquierdo) y balance energético (kJ/(kg0,75*día) en las primeras 14 semanas postparto para vacas después de un periodo seco de 0, 30 o 60 días, en diferentes clases de BCS preparto. a,b,cLas letras diferentes indican diferencias entre las duraciones del periodo seco dentro de la clase de BCS (P<0,05). El número de vacas para 0, 30 o 60 días de secado fue: para BCS <3,0: 20, 23 y 21; para BCS 3,0-3,5: 20, 16 y 24; para BCS ≥3,5: 16, 16 y 11. BCS = puntuación de la condición corporal.

Niveles elevados de lactosa en sangre

La productividad de cada vaca lechera es de vital importancia para los ganaderos: su producción de leche, su rendimiento reproductivo y su recuento de células somáticas (SCC). Tanto si queremos modelizar una explotación lechera como hacer predicciones precisas sobre el futuro, es necesaria una estimación de estos rasgos. Las predicciones son importantes para tomar decisiones sobre el sacrificio y las sustituciones, y éstas tienen una influencia sustancial en la economía de la explotación (1).

La variación diaria de la producción de leche y del CCS puede ser grande incluso en vacas sanas (2, 3). Esta gran variación complica ciertas predicciones futuras que son de suma importancia a la hora de tomar decisiones sobre el sacrificio y la reposición. Por lo tanto, es vital crear una estimación robusta de la producción de leche y de la SCC para hacer predicciones precisas. Los datos longitudinales con alta varianza se han modelado a menudo utilizando métodos bayesianos como el filtro de Kalman (4, 5). Sin embargo, a pesar de la modernización de la industria láctea mediante el uso de, por ejemplo, sistemas de ordeño automático, los datos del nivel de la vaca en Dinamarca se registran y almacenan la mayoría de las veces mensualmente en los sistemas comunes de registro de la leche. Este escaso registro disminuye la certeza de las predicciones y, por lo tanto, puede ser importante disminuir el número de parámetros y la complejidad de los métodos que describen la producción de leche y el SCC por vaca, con el fin de aumentar la solidez de las predicciones.

Prueba de hidrógeno en el aliento

ResumenEn este trabajo se presentan los resultados de la aplicación de técnicas de minería de datos a los datos de la prueba de aliento de hidrógeno. La eliminación del gas H2 es de suma importancia para mantener la eficiencia de los procesos de fermentación microbiana.

El análisis de los conjuntos de datos de las pruebas de hidrógeno en el aliento mediante técnicas de minería de datos ha permitido identificar nuevos patrones de generación de hidrógeno tras la absorción de lactosa. Podemos ver el potencial de la aplicación de las técnicas de minería de datos a los conjuntos de datos clínicos. Estos resultados ofrecen datos prometedores para futuras investigaciones sobre las relaciones entre el hidrógeno producido por la microbiota intestinal y su relación con los síntomas clínicos.

IntroducciónLa prueba de hidrógeno en el aliento es una herramienta válida para la evaluación de la actividad funcional del microbioma intestinal. El interés por evaluar esta actividad está aumentando en la actualidad. El objetivo de nuestra investigación es extraer nuevas conclusiones de estas fuentes de datos tan conocidas mirándolas desde una perspectiva diferente. Esta perspectiva se basa en el uso de herramientas bien experimentadas en otras áreas de investigación, como la minería de datos.