Diet and Inflammatory Bowel Disease: What Quality Standards Should Be Applied in Clinical and Laboratory Studies?
Notice bibliographique
Résumé
Many patients suffering from inflammatory bowel disease (IBD) follow restrictive diets, as many respective recommendations circulate. Efforts are made to evaluate and summarize the published information, for example, in a recent consensus manuscript by the International Organization for the Study of IBD (IOIBD). However, the standards that should be applied to make claims about dietary effects are poorly defined. In this manuscript, the scientific basis of recommendations for nutritional interventions in IBD is analyzed. Epidemiological evidence on diet in IBD is always biased by numerous factors, and the number of robust dietary intervention studies is limited due to methodological difficulties. Therefore, animal models are used to test hypotheses with respect to dietary factors and intestinal inflammation. Naturally, animal models have limitations, and knowledge of key characteristics of colitis animal models is crucial to understand their advantages and disadvantages. In recent years the important role of the microbiota for IBD and dietary factors has been discovered. Microbiota data are added to many publications on IBD and nutrition. The quality of those data varies largely. Subsequently, quality standards for microbiota analyses also are discussed. Finally, quality requirements to be applied on recommendations for dietary changes in patients with IBD are suggested.
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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 | 0,105 | 0,161 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».