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Enregistrement W2560711739 · doi:10.2147/jpr.s115068

Combining pain therapy with lifestyle: the role of personalized nutrition and nutritional supplements according to the SIMPAR Feed Your Destiny approach

2016· review· en· W2560711739 sur OpenAlexaff
Manuela De Gregori, Carolina Muscoli, Michael E Schatman, Tiziana Stallone, Fabio Intelligente, Mariangela Rondanelli, Francesco Franceschi, Laura Isabel Arranz, Silvia Lorente Cebrián, Maurizio Salamone, Sara Ilari, Inna Belfer, Massimo Allegri

Notice bibliographique

RevueJournal of Pain Research · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMinistero della SaluteEuropean Commission
Mots-clésMedicineNutraceuticalAlternative medicinePain medicineQuality of life (healthcare)Analgesic agentsIntensive care medicineAnalgesicPhysical therapyPharmacologyPsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, attention to the lifestyle of patients has been rapidly increasing in the field of pain therapy, particularly with regard to the role of nutrition in pain development and its management. In this review, we summarize the latest findings on the role of nutrition and nutraceuticals, microbiome, obesity, soy, omega-3 fatty acids, and curcumin supplementation as key elements in modulating the efficacy of analgesic treatments, including opioids. These main topics were addressed during the first edition of the Study In Multidisciplinary Pain Research workshop: "FYD (Feed Your Destiny): Fighting Pain", held on April 7, 2016, in Rome, Italy, which was sponsored by a grant from the Italian Ministry of Instruction on "Nutraceuticals and Innovative Pharmacology". The take-home message of this workshop was the recognition that patients with chronic pain should undergo nutritional assessment and counseling, which should be initiated at the onset of treatment. Some foods and supplements used in personalized treatment will likely improve clinical outcomes of analgesic therapy and result in considerable improvement of patient compliance and quality of life. From our current perspective, the potential benefit of including nutrition in personalizing pain medicine is formidable and highly promising.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeSans objet
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

Citations37
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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