Challenging the view that lack of fibre causes childhood constipation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: childhood constipation'. DESIGN: Triangulation integrated three approaches: a systematic review NICE guideline CG99 examining effectiveness of increasing fibre; a cohort study, Avon Longitudinal Study of Parents and Children (ALSPAC), to assess if constipation (or hard stools) can precede fibre intake at weaning; and a literature search for twin studies to calculate heredity. SETTING: CG99 examined the literature regarding the effectiveness of increasing fibre. ALSPAC asked parents about: hard stools at 4 weeks, 6 months and 2.5 years and constipation at age 4-10 years, as well as fibre intake at 2 years. Twin studies and data from ALSPAC were pooled to calculate concordance of constipation comparing monozygotic and dizygous twin pairs. PARTICIPANTS: CG99 reported six randomised controlled trials (RCTs). ALSPAC hard stool data from 6796 children at 4 weeks, 9828 at 6 months and 9452 at 2.5 years plus constipation data on 8401 at 4-10 years were compared with fibre intake at 2 years. Twin studies had 338 and 93 twin pairs and ALSPAC added a further 45. RESULTS: Increasing fibre did not effectively treat constipation. Hard stools at 4 weeks predated fibre and at 6 months predicted lower fibre intake at 2 years (p=0.003). Heredity explained 59% of constipation. CONCLUSIONS: RCTs indicate that increasing fibre is not an effective treatment for constipation in children. Hard stools can precede and predict later fibre intake. Genetic inheritance explains most childhood constipation. Extended treatment with stool softeners may improve fibre intake and limit long-term damaging sequelae of constipation.
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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 | 0,131 | 0,313 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».