Food Intolerances
Notice bibliographique
Résumé
Food intolerances are estimated to affect up to 20% of the population but complete understanding of diagnosis and management is complicated, given presentation and non-immunological mechanisms associated vary greatly. This review aims to provide a scientific update on common food intolerances resulting in gastrointestinal and/or extra-intestinal symptoms. FODMAP sensitivity has strong evidence supporting its mechanisms of increased osmotic activity and fermentation with the resulting distention leading to symptoms in those with visceral hypersensitivity. For many of the other food intolerances reviewed including non-coeliac gluten/wheat sensitivity, food additives and bioactive food chemicals, the findings show that there is a shortage of reproducible well-designed double-blind, placebo-controlled studies, making understanding of the mechanisms, diagnosis and management difficult. Enzyme deficiencies have been proposed to result in other food sensitivities including low amine oxidase activity resulting in histamine intolerance and sucrase-isomaltase deficiency resulting in reduced tolerance to sugars and starch. Lack of reliable diagnostic biomarkers for all food intolerances result in an inability to target specific foods in the individual. As such, a trial-and-error approach is used, whereby suspected food constituents are reduced for a short-period and then re-challenged to assess response. Future studies should aim to identify biomarkers to predict response to dietary therapies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».