Personalized nutrition diagnostics at the point-of-need
Notice bibliographique
Résumé
Micronutrient deficiency is widespread and negatively impacts morbidity, mortality, and quality of life globally. On-going advancements in nutritional biomarker discovery are enabling objective and accurate assessment of an individual's micronutrient and broader nutritional status. The vast majority of such assessment however still needs to be conducted in traditional centralized laboratory facilities which are not readily accessible in terms of cost and time in both the developed and developing countries. Lab-on-a-chip (LOC) technologies are enabling an increasing number of biochemical reactions at the point-of-need (PON) settings, and can significantly improve the current predicament in nutrition diagnostics by allowing rapid evaluation of one's nutritional status and providing an easy feedback mechanism for tracking changes in diet or supplementation. We believe that nutrition diagnostics represents a particularly appealing opportunity over other PON applications for two reasons: (1) healthy ranges for many micronutrients are well defined which allows for an unbiased diagnosis, and (2) many deficiencies can be reversed through changes in diet or supplementation before they become severe. In this paper, we provide background on nutritional biomarkers used in nutrition diagnostics and review the emerging technologies that exploit them at the point-of-need.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».