P4 medicine for epilepsy and intellectual disability: nutritional therapy for inherited metabolic disease
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Notice bibliographique
Résumé
Early identification and treatment of inherited metabolic diseases (IMDs) are essential to prevent and minimize intellectual disability (ID) and epilepsy. The oldest form of treatment, nutritional modulation, has proved beneficial for many IMDs. These conditions represent a promising model for P4 medicine - predictive, preventive, personalized, and participatory - specifically through the interpretation of individual genetic, pathophysiological, and clinical characteristics. More than 1000 IMDs have been described, and for these different nutritional modulation strategies are applied, varying from substrate reduction, supplementation of vitamins for catalyzation of enzymatic reactions or supplementation of amino acids or other nutrients, to substitution for deficient or inactivated products. This review provides an overview of all IMDs presenting with epilepsy and/or ID amenable to nutritional modulation; these are 85 in number, belonging to 27 categories. Therapeutic strategies include protein-restricted diet, ketogenic diet, fat-restricted diet, lactose-restricted diet; supplementation of amino acids, carbohydrates, or others; and supplementation of vitamins or cofactors as well as a sick-day protocol. Nutritional therapies are generally safe, affordable, and accessible, but compliance is an issue. Three different types of response exist: (1) a positive effect on seizure control and/or psychomotor development; (2) efficacy in prevention of decompensation but ongoing damage occurs; and (3) insufficient insights or evidence to establish the treatment as effective. For the latter category, we describe pyridoxine-dependent epilepsy as a case vignette for P4 medicine, discuss the benefits and challenges of nutritional modulation in IMDs, and outline novel approaches and solutions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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