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Enregistrement W3012703528 · doi:10.1093/ibd/izaa052

Association Between Change in Inflammatory Aspects of Diet and Change in IBD-related Inflammation and Symptoms Over 1 Year: The Manitoba Living With IBD Study

2020· article· en· W3012703528 sur OpenAlexafffundabout
Kathy Vagianos, Leigh Anne Shafer, Kelcie Witges, Laura E. Targownik, Clove Haviva, Lesley A. Graff, Kathryn A. Sexton, Lisa M. Lix, Michael Sargent, Çharles N. Bernstein

Notice bibliographique

RevueInflammatory Bowel Diseases · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal motility and disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineCalprotectinOdds ratioInflammatory bowel diseaseConfidence intervalInternal medicineInflammationLogistic regressionGastroenterologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We aimed to investigate (1) the stability of inflammatory aspects of diet over 1 year among persons with inflammatory bowel disease (IBD) and (2) the impact of change in diet on changes in inflammation and IBD symptoms over 1 year. METHODS: Participants were recruited to the Manitoba Living with IBD Study and completed the Harvard Food Frequency Questionnaire (FFQ). The Dietary Inflammatory Index (DII) and the Empirical Dietary Inflammatory Index (EDII) were used to calculate the inflammatory potential of the diet. Inflammation was measured by fecal calprotectin (≥250 µg/g). Symptoms were measured by the IBD Symptom Inventory (IBDSI). All measures were obtained at baseline and 1 year. Dietary Inflammatory Index and Empirical Dietary Inflammatory Index scores >0 and <0 reflect pro- and anti-inflammatory diet, respectively. Variance components analyses were used to describe diet stability. Associations between changes in diet and changes in active inflammation and symptoms were assessed using ordinal logistic regression and multilevel linear regression modeling. RESULTS: One hundred thirty-five participants (66% CD) were included. Approximately one third of the variance in EDII (36%) and DII (33%) scores was explained by changes in diet over time. Each unit increase in the change in EDII (baseline to follow-up) was associated with a greater odds of FCAL, indicating active inflammation (>250 µg/g; odds ratio, 3.1; 95% confidence interval [CI], 1.02-9.93; P = 0.04) and with a rise in IBDSI of 6.7 (95% CI, 1.0-12.4; P = 0.022; theoretical IBDSI range, 0-81). There was no association between changes in DII and changes in FCAL or IBDSI. CONCLUSION: The EDII, but not the DII, may have utility to identify the inflammatory potential of diet. This inflammatory potential can contribute to inflammation and/or disease symptoms in persons with IBD.

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)0,001
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 enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil0,784

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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