Novel Strategies to Prevent Total Parenteral Nutrition‐Induced Gut and Liver Inflammation, and Adverse Metabolic Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Total parenteral nutrition (TPN) is a life-saving therapy administered to millions of patients. However, it is associated with significant adverse effects, namely liver injury, risk of infections, and metabolic derangements. In this review, the underlying causes of TPN-associated adverse effects, specifically gut atrophy, dysbiosis of the intestinal microbiome, leakage of the epithelial barrier with bacterial invasion, and inflammation are first described. The role of the bile acid receptors farnesoid X receptor and Takeda G protein-coupled receptor, of pleiotropic hormones, and growth factors is highlighted, and the mechanisms of insulin resistance, namely the lack of insulinotropic and insulinomimetic signaling of gut-originating incretins as well as the potentially toxicity of phytosterols and pro-inflammatory fatty acids mainly released from soybean oil-based lipid emulsions, are discussed. Finally, novel approaches in the design of next generation lipid delivery systems are proposed. Propositions include modifying the physicochemical properties of lipid emulsions, the use of lipid emulsions generated from sustainable oils with favorable ratios of anti-inflammatory n-3 to pro-inflammatory n-6 fatty acids, beneficial adjuncts to TPN, and concomitant pharmacotherapies to mitigate TPN-associated adverse effects.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».