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Enregistrement W4231659875 · doi:10.3390/nu11071684

Food Intolerances

2019· review· en· W4231659875 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDigestive system and related health
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesDanone
Mots-clésMedicineFood intoleranceFood allergyPopulationGlutenFood hypersensitivityFood scienceIntensive care medicineImmunologyAllergyEnvironmental healthPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,809

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,345
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