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Enregistrement W4317423577 · doi:10.3389/fnut.2023.1082182

Research strategies in nutrition in health and disease: The failure of mechanistic research

2023· article· en· W4317423577 sur OpenAlexaff
Norman J. Temple

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Nutrition · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseObservational studyMedicineType 2 diabetesDietary fiberMicronutrientRandomized controlled trialIntensive care medicineResearch designMediterranean dietObesityEnvironmental healthDiabetes mellitusSurgeryBiologyPathologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper critically evaluates different research methods in order to assess their value for establishing which dietary changes are most effective for protecting health and preventing disease. The evidence demonstrates that the combined use of observational studies (mainly cohort studies) and randomized controlled trials (RCTs) is the most successful strategy. Studies of the details of body mechanisms in health and disease (mechanistic research) is another commonly used research strategy. However, much evidence demonstrates that it is a far less successful strategy. In order to support the above conclusions research studies from the following areas are discussed: obesity and dietary fat; heart disease and saturated fat; the Mediterranean diet and cardiovascular disease; type 2 diabetes and dietary fiber; and cancer and micronutrients. While mechanistic research has a poor track record in nutrition, it has achieved some success in other areas of biomedical science. This is shown by examining the role of mechanistic research in the discovery of new drugs.

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)0,003
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,749
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,330 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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