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Enregistrement W1992875512 · doi:10.1177/1941406410383980

Effects of Fiber-Fortified Foods on Children With Constipation

2010· article· en· W1992875512 sur OpenAlexaff
Carla Flogan, Wendy J. Dahl

Notice bibliographique

RevueICAN Infant Child & Adolescent Nutrition · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal motility and disorders
Établissements canadiensRoyal University Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConstipationCrossover studyInulinFiberDietary fiberFortificationPlaceboAbdominal painPrebioticFood scienceAnimal scienceInternal medicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this pilot study was to determine the acceptability of fiber fortification and its effect on gastrointestinal function, abdominal discomfort, and energy and fiber intakes in children with a history of constipation. Participants (n = 13; 2-10 years) were randomly assigned to 3-week fiber and placebo periods in a crossover design. Participants consumed snack foods with or without added pea hull fiber (1.4-3.4 g of fiber per serving), as well as inulin (4.5 g of fiber per day) or maltodextrin control added to beverages. Stool frequency, stool consistency, abdominal pain, and compliance were documented. Fiber fortification improved daily stool frequency (n = 10; 0.54 ± 0.18 vs 0.67 ± 0.26; P = .002) during weeks 2 and 3. No differences between treatments were found for estimated intestinal transit time or abdominal pain. Inulin was consumed more consistently than snacks. Mean energy intake was reduced with fiber versus placebo (n = 12; 1441 ± 285 vs 1307 ± 296 kcal/day; P < .05), and fiber intakes increased significantly (n = 12; 11.1 ± 2.6 vs 17.1 ± 2.5 g/day; P < .001). Fiber fortification was well accepted and significantly increased fiber intakes. Fiber fortification may lower energy intakes in constipated children, although the effect on bowel habits in this convenience sample remains unclear.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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