Predictors of Symptom-Specific Treatment Response to Dietary Interventions in Irritable Bowel Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Predictors of dietary treatment response in irritable bowel syndrome (IBS) remain understudied. We aimed to investigate predictors of symptom improvement during the low FODMAP and the traditional IBS diet for four weeks. (2) Methods: Baseline measures included faecal Dysbiosis Index, food diaries with daily energy and FODMAP intake, non-gastrointestinal (GI) somatic symptoms, GI-specific anxiety, and psychological distress. Outcomes were bloating, constipation, diarrhea, and pain symptom scores treated as continuous variables in linear mixed models. (3) Results: We included 33 and 34 patients on the low FODMAP and traditional IBS diet, respectively. Less severe dysbiosis and higher energy intake predicted better pain response to both diets. Less severe dysbiosis also predicted better constipation response to both diets. More severe psychological distress predicted worse bloating response to both diets. For the different outcomes, several differential predictors were identified, indicating that baseline factors could predict better improvement in one treatment arm, but worse improvement in the other treatment arm. (4) Conclusions: Psychological, nutritional, and microbial factors predict symptom improvement when following the low FODMAP and traditional IBS diet. Findings may help individualize dietary treatment in IBS.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».