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Enregistrement W3196355496 · doi:10.3390/nu13093148

Diet in Intestinal Fibrosis: A Double-Edged Sword

2021· review· en· W3196355496 sur OpenAlexaff
Rachel Marion‐Letellier, Mathilde Leboutte, Asma Amamou, Maitreyi Raman, Guillaume Savoye, Subrata Ghosh

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDigestive system and related health
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesRégion NormandieAssociation Francois AupetitSociété Francophone Nutrition Clinique et Métabolisme
Mots-clésSWORDFibrosisMedicineGastroenterologyInternal medicineComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The natural history of inflammatory bowel diseases, especially Crohn's disease, is frequently complicated by intestinal fibrosis. Because of the lack of effective treatments for intestinal fibrosis, there is an urgent need to develop new therapies. Factors promoting intestinal fibrosis are currently unclear, but diet is a potential culprit. Diet may influence predisposition to develop intestinal fibrosis or alter its natural history by modification of both the host immune response and intestinal microbial composition. Few studies have documented the effects of dietary factors in modulating IBD-induced intestinal fibrosis. As the mechanisms behind fibrogenesis in the gut are believed to be broadly similar to those from extra-intestinal organs, it may be relevant to investigate which dietary components can inhibit or promote fibrosis factors such as myofibroblasts progenitor activation in other fibrotic diseases.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,308 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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