Dietary patterns, food groups and nutrients in Crohn’s disease: associations with gut and systemic inflammation
Notice bibliographique
Résumé
This study examined associations between dietary intake and gut and systemic inflammation assessed by fecal calprotectin ≤ or > 100 μg/mg (FCP), C-reactive protein ≤ or > 5 mg/L (CRP) and serum cytokine profiles in Crohn's disease (CD) patients in clinical remission. A 3-month observational study was conducted at the University of Calgary in Calgary, Alberta, Canada between 2016 and 2018 in 66 outpatients with CD in clinical remission. FCP was obtained from stool samples at baseline and 3-months and serum CRP and serum cytokines were assessed at 3-months only (n = 41). Dietary intakes were collected using 3-day food records at baseline and 3-months and categorized as: PREDIMED Mediterranean diet scores (pMDS) total and individual components, the dietary inflammatory index (DII), food groups, and common micro- and macro-nutrients. Statistical models were developed to identify relationships between dietary factors and FCP, CRP and cytokine levels. Daily intake of leafy green vegetables was associated with FCP ≤ 100 μg/mg (p < 0.05). Increasing omega 6:3 ratio was associated with CRP ≤ 5 mg/L (p = 0.02). Different cytokines were significantly associated with various dietary variables. Future studies in patients with greater disease activity should be undertaken to explore these relationships.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».