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Enregistrement W2054192772 · doi:10.1097/mcg.0b013e31824cf51e

The Role of Nutrients in the Development, Progression, and Treatment of Nonalcoholic Fatty Liver Disease

2012· review· en· W2054192772 sur OpenAlexaff
Marialena Mouzaki, Johane P. Allard

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Gastroenterology · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkHospital for Sick ChildrenSickKids Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonalcoholic fatty liver diseaseMedicinePolyunsaturated fatty acidMicronutrientSteatosisFatty liverInternal medicinePhysiologyEndocrinologyDiseaseFatty acidBiologyBiochemistryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) is the most common cause of liver disease in adults and children and is currently the third most common indication for liver transplantation in North America. Its pathogenesis is thought to be secondary to multiple "hits" derived from the dietary components, adipose tissue, immune system, and intestinal microbiota. Lack of physical activity may contribute as well. Nutrients may exert their effect directly or through alteration of the intestinal microbiota. Research focusing on specific dietary components predisposing to NAFLD has shown conflicting results. Total energy intake, and macronutrients, has been linked to the development of NAFLD. Fructose not only contributes to hepatic steatosis but may trigger inflammatory signals as well. Polyunsaturated fatty acids are thought to exert anti-inflammatory effects. The role of vitamins as well as minerals in this field is actively being investigated. In this review, we discuss the evidence-linking macronutrients (such as carbohydrates and fat in general and fructose, fiber, short chain fatty acids, polyunsaturated fatty, and choline specifically) and micronutrients (such as vitamin E and C and minerals) with the development and treatment of NAFLD. We also discuss the literature on physical activity and NAFLD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,509
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations117
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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