Nutritional Modulation of Immune Function: Analysis of Evidence, Mechanisms, and Clinical Relevance
Notice bibliographique
Résumé
It is well-established that the nutritional deficiency or inadequacy can impair immune functions. Growing evidence suggests that for certain nutrients increased intake above currently recommended levels may help optimize immune functions including improving defense function and thus resistance to infection, while maintaining tolerance. This review will examine the data representing the research on prominent intervention agents n-3 polyunsaturated fatty acids (PUFA), micronutrients (zinc, vitamins D and E), and functional foods including probiotics and tea components for their immunological effects, working mechanisms, and clinical relevance. Many of these nutritive and non-nutritive food components are related in their functions to maintain or improve immune function including inhibition of pro-inflammatory mediators, promotion of anti-inflammatory functions, modulation of cell-mediated immunity, alteration of antigen-presenting cell functions, and communication between the innate and adaptive immune systems. Both animal and human studies present promising findings suggesting a clinical benefit of vitamin D, n-3 PUFA, and green tea catechin EGCG in autoimmune and inflammatory disorders, and vitamin D, vitamin E, zinc, and probiotics in reduction of infection. However, many studies report divergent and discrepant results/conclusions due to various factors. Chief among them, and thus call for attention, includes more standardized trial designs, better characterized populations, greater consideration for the intervention doses used, and more meaningful outcome measurements chosen.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».