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Enregistrement W2900444022 · doi:10.1530/ey.15.11.18

Prebiotics Reduce Body Fat and Alter Intestinal Microbiota in Children Who Are Overweight or With Obesity

2018· article· en· W2900444022 sur OpenAlexaff
Nicolucci Ac, Hume Mp, Inés Martínez, Shyamchand Mayengbam, Jens Walter, Reimer Ra

Notice bibliographique

RevueYearbook of pediatric endocrinology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightObesityMedicineGut floraPhysiologyFood scienceInternal medicineBiologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In adults, prebiotic intake is associated with improvements in satiety, postprandial glucose and insulin concentrations (1). The effect of prebiotic intervention in overweight/obese children has been rarely studied. This clinical trial showed that supplementation with oligofructose-enriched inulin for 16 weeks decreased BMI z-score, percent body fat and percent trunk fat. Previous data in children with overweight and obesity showed that prebiotic supplementation, independent of other lifestyle changes, improved subjective appetite ratings (2), but another trial found no effect of oligofructose supplementation for 12 weeks on BMI z-score, percentage body weight reduction and total body fat (3); that was also a randomized, double-blinded, placebo-controlled trial of n=97 overweight and obese (BMI >85th percentile) children (7-18 years) who were randomly assigned to receive placebo (maltodextrin) or oligofructose for 12 weeks. In comparison to the study presented here by Nicolucci et al., that previous study by Parnell et al. did not assess the totality of changes in gut microbial composition and FBAs. Hence, the findings of Nicolucci at al. provide a foundation for larger clinical trials in overweight/obese children and adolescents. Prebiotics are non-invasive and a plausible dietary intervention in overweight/obese children. Further studies with larger sample sizes and a longer duration of supplementation are awaited with interest.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0410,004

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,247 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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