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Enregistrement W3156677615 · doi:10.3390/nu13041288

Role of Dietary Habits in the Prevention of Diverticular Disease Complications: A Systematic Review

2021· review· en· W3156677615 sur OpenAlexaboutno aff
Marilia Carabotti, Francesca Falangone, Rosario Cuomo, Bruno Annibale

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiverticular Disease and Complications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiverticular diseaseMedicineDiverticulitisDiverticulosisInternal medicineDietary fiberDiseaseFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent evidence showed that dietary habits play a role as risk factors for the development of diverticular complications. This systematic review aims to assess the effect of dietary habits in the prevention of diverticula complications (i.e., acute diverticulitis and diverticula bleeding) in patients with diverticula disease. PubMed and Scopus databases were searched up to 19 January 2021, 330 records were identified, and 8 articles met the eligibility criteria and were subjected to data extraction. The quality of the studies was evaluated by the Newcastle-Ottawa quality assessment form. No study meets the criteria for being a high-quality study. A high intake of fiber was associated to a decreased risk of diverticulitis or hospitalization due to diverticular disease, with a protective effect for fruits and cereal fiber, but not for vegetable fiber; whereas, a high red meat consumption and a generally Western dietary pattern were associated with an increased risk of diverticulitis. Alcohol use seemed to be associated to diverticular bleeding, but not to recurrent diverticulitis or diverticular complications. Further high-quality studies are needed to better define these associations. It is mandatory to ascertain the role of dietary habits for the development of recurrent acute diverticulitis and diverticular bleeding.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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