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Enregistrement W3155975690 · doi:10.1016/j.ymgmr.2021.100757

Long term follow-up of the dietary intake in propionic acidemia

2021· article· en· W3155975690 sur OpenAlexaff
Amira Mobarak, Sylvia Stöckler, Ramona Salvarinova, Clara van Karnebeek, Gabriella Horváth

Notice bibliographique

RevueMolecular Genetics and Metabolism Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism and Genetic Disorders
Établissements canadiensPacific Centre for Reproductive MedicineUniversity of British ColumbiaBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValineLeucineIsoleucineDietary managementMethionineMedicineAmino acidDietary Reference IntakeInternal medicinePropionic acidemiaReference Daily IntakeEndocrinologyChemistryFood scienceBiochemistryNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long-term dietary management of Propionic acidemia (PA) includes natural protein restriction, and supplementation with medical formula enriched with leucine (Leu) and free of valine (Val), isoleucine (Ileu), methionine (Met), and threonine (Thr). As PA medical formulas have high leucine content, concerns started to arise regarding potential long-term health risks of unbalanced leucine intake. PA patients have chronically low plasma levels of Ile and Val, which led to the paradoxical need to supplement with propiogenic single amino acids (AAs). Our report takes a retrospective look at the long-term dietary management of four patients and its reflection on their plasma amino acids. The patients' total protein intake was above the recommended dietary allowance (RDA) and had a high Leu/Val and Leu/Ile intake ratios in diet. Despite adequate total protein intake, patients had chronically low plasma Ile and Val and a high plasma Leu/Val and Leu/Ile ratios, which could be attributed to high Leu intake. We conclude that the best approach to PA dietary management is to only use medical formula with patients not meeting their RDA through natural protein, and to monitor plasma amino acids levels closely.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,411
Score d'incertitude au seuil0,789

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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