Geometric framework reveals that a moderate protein, high carbohydrate intake is optimal for severe burn injury in mice
Notice bibliographique
Résumé
Nutritional therapy is a cornerstone of burns management. The optimal macronutrient intake for wound healing after burn injury has not been identified, although high-energy, high-protein diets are favoured. The present study aimed to identify the optimal macronutrient intake for burn wound healing. The geometric framework (GF) was used to analyse wound healing after a 10 % total body surface area contact burn in mice ad libitum fed one of the eleven high-energy diets, varying in macronutrient composition with protein (P5-60 %), carbohydrate (C20-75 %) and fat (F20-75 %). In the GF study, the optimal ratio for wound healing was identified as a moderate-protein, high-carbohydrate diet with a protein:carbohydrate:fat (P:C:F) ratio of 1:4:2. High carbohydrate intake was associated with lower mortality, improved body weight and a beneficial pattern of body fat reserves. Protein intake was essential to prevent weight loss and mortality, but a protein intake target of about 7 kJ/d (about 15 % of energy intake) was identified, above which no further benefit was gained. High protein intake was associated with delayed wound healing and increased liver and spleen weight. As the GF study demonstrated that an initial very high protein intake prevented mortality, a very high-protein, moderate-carbohydrate diet (P40:C42:F18) was specifically designed. The dynamic diet study was also designed to combine and validate the benefits of an initial very high protein intake for mortality, and subsequent moderate protein, high carbohydrate intake for optimal wound healing. The dynamic feeding experiment showed switching from an initial very high-protein diet to the optimal moderate-protein, high-carbohydrate diet accelerated wound healing whilst preventing mortality and liver enlargement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».