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Enregistrement W3010513579 · doi:10.1111/apt.15695

Analysis of 61 exclusive enteral nutrition formulas used in the management of active Crohn’s disease—new insights into dietary disease triggers

2020· article· en· W3010513579 sur OpenAlexaff
Michael Logan, Konstantinos Gkikas, Vaios Svolos, Ben Nichols, Simon Milling, Daniel R. Gaya, John Paul Seenan, Jonathan Macdonald, Richard Hansen, Umer Zeeshan Ijaz, Richard K. Russell, Konstantinos Gerasimidis

Notice bibliographique

RevueAlimentary Pharmacology & Therapeutics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilUniversity of GlasgowBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilEngineering and Physical Sciences Research CouncilDirectorate for Biological SciencesSight Research UK
Mots-clésMedicineCrohn's diseaseFood additiveFood scienceDietary managementDiseaseParenteral nutritionInternal medicineGastroenterologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Exclusive enteral nutrition (EEN) is an effective treatment for Crohn's disease. AIMS: To investigate the hypothesis that ingredients of EEN formulas are unlikely to initiate a disease flare and that their dietary elimination is not essential for disease amelioration. METHODS: We performed compositional analysis of EEN formulas with evidence of efficacy in management of active Crohn's disease. Macronutrient content was compared against the dietary reference values (DRV), the UK National Diet and Nutrition Survey (NDNS) and intake of Crohn's disease children. Food additives were cross-referenced against the FAO/WHO database. RESULTS: Sixty-one formulas were identified with variable composition (carbohydrates [22.8%-89.3%], protein [7.8%-30.1%], fat [0%-52.5%]). Maltodextrin, milk protein and vegetable/plant oils were the commonest macronutrient sources. Their n-6:n-3 fatty acid ratio varied from 0.25 to 46.5. 56 food additives were identified (median per formula: 11). All formulas were lactose-free, gluten-free, and 82% lacked fibre. The commonest food additives were emulsifiers, stabilisers, antioxidants, acidity regulators and thickeners. Food additives, implicated in Crohn's disease aetiology, were present in formulas (modified starches [100%], carrageenan [22%], carboxymethyl cellulose [13%] and polysorbate 80 [5%]). Remission rates did not differ between EEN formulas with and without those food additives. Analysis including only formulas from randomised controlled trials (RCTs) retained in the latest Cochrane meta-analysis produced similar findings. EEN formulas contained less energy from saturated fat than NDNS intake. CONCLUSION: We have identified food ingredients which are present in EEN formulas that are effective in Crohn's disease and challenge perceptions that these ingredients might be harmful.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations92
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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