Analysis of 61 exclusive enteral nutrition formulas used in the management of active Crohn’s disease—new insights into dietary disease triggers
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 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 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 ».