Assessing the in vivo data on low/no-calorie sweeteners and the gut microbiota
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
Low/no-calorie sweeteners (LNCS) are continually under the spotlight in terms of their safety and benefits; in 2014 a study was published linking LNCS to an enhanced risk of glucose intolerance through modulation of the gut microbiota. In response, an in-depth review of the literature was undertaken to evaluate the major contributors to potential changes in the gut microbiota and their corresponding sequelae, and to determine if consuming LNCS (e.g., acesulfame K, aspartame, cyclamate, neotame, saccharin, sucralose, steviol glycosides) contributes to changes in the microbiome based on the data reported in human and animal studies. A few rodent studies with saccharin have reported changes in the gut microbiome, but primarily at high doses that bear no relevance to human consumption. This and other studies suggesting an effect of LNCS on the gut microbiota were found to show no evidence of an actual adverse effect on human health. The sum of the data provides clear evidence that changes in the diet unrelated to LNCS consumption are likely the major determinants of change in gut microbiota numbers and phyla, confirming the viewpoint supported by all the major international food safety and health regulatory authorities that LNCS are safe at currently approved levels.
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.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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