Diet and disease-related outcomes in multiple sclerosis: A systematic review of clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
Background: A growing number of clinical trials have investigated the role of diet in multiple sclerosis (MS) patients. We systematically reviewed the literature for clinical trials to assess the impact of different kinds of diets on MS-related outcomes. Methods: We searched MEDLINE, EMBASE, and Web of Science for relevant studies published before July 2019. The clinical trials included a defined dietary intervention and MS outcomes, including fatigue, relapse rate (RR), quality of life (QOL), and disability. Results: In the present review, 15 trials on 669 MS patients were included. The 2 plant-based diet trials, 1 was low-fat and the other was low-calorie, included in the review showed a large effect (ES: 0.6 to 0.7) on fatigue compared to the regular diet. The other plant-based diet was a low-protein diet and showed moderate to large effects on disability and RR compared to the Western diet. Moreover, 2 studies showed the clinically meaningful effects of the ketogenic diet (KD) on QOL and disability compared to the regular diet. In addition, 2 studies compared fish oil (FO) to placebo and found a small effect on disability (ES: 0.1 to 0.3). There were 2 studies that evaluated evening primrose oil and hemp seed oil and showed medium to large effect (ES: 0.7 to 1.5) on RR compared to olive oil. Finally, we found 2 studies that showed high flavonoid cocoa had a moderate effect (ES: 0.4) on fatigue and a small effect (ES: 0.04) on QOL compared to low flavonoid cocoa. Conclusion: Plant-based diet is a backbone for dietary recommendations in MS patients although low-fat, low-calorie, and KD diets with the addition of fish oil, vegetable oil, and flavonoids could be helpful.
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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 | 0,013 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».