Precision Nutrition: A Review of Personalized Nutritional Approaches for the Prevention and Management of Metabolic Syndrome
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The translation of the growing increase of findings emerging from basic nutritional science into meaningful and clinically relevant dietary advices represents nowadays one of the main challenges of clinical nutrition. From nutrigenomics to deep phenotyping, many factors need to be taken into account in designing personalized and unbiased nutritional solutions for individuals or population sub-groups. Likewise, a concerted effort among basic, clinical scientists and health professionals will be needed to establish a comprehensive framework allowing the implementation of these new findings at the population level. In a world characterized by an overwhelming increase in the prevalence of obesity and associated metabolic disturbances, such as type 2 diabetes and cardiovascular diseases, tailored nutrition prescription represents a promising approach for both the prevention and management of metabolic syndrome. This review aims to discuss recent works in the field of precision nutrition analyzing most relevant aspects affecting an individual response to lifestyle/nutritional interventions. Latest advances in the analysis and monitoring of dietary habits, food behaviors, physical activity/exercise and deep phenotyping will be discussed, as well as the relevance of novel applications of nutrigenomics, metabolomics and microbiota profiling. Recent findings in the development of precision nutrition are highlighted. Finally, results from published studies providing examples of new avenues to successfully implement innovative precision nutrition approaches will be reviewed.
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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 | 0,001 |
| 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 découle