MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4366815141 · doi:10.20944/preprints202304.0859.v1

Nutritional Aspects of Iron in Health and Disease

2023· preprint· en· W4366815141 sur OpenAlexafffund
Edouard Charlebois, Kostas Pantopoulos

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHepcidinHemochromatosisHereditary hemochromatosisMedicinePhysiologyDiseaseAnemiaDietary ironEndocrine systemIron deficiencyPopulationHormoneEndocrinologyBioinformaticsInternal medicineBiologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dietary iron assimilation is critical for health and essential to prevent iron deficient states and related comorbidities, such as anemia. The bioavailability of iron is limited, while its absorption and metabolism are tightly controlled to keep body iron stores within a relatively narrow range. Genetic inactivation of the iron hormone hepcidin causes hereditary hemochromatosis, an endocrine disorder of iron overload characterized by chronic hyperabsorption of dietary iron, with deleterious clinical complications if untreated. The impact of high dietary iron intake and elevated body iron stores in the general population is not well understood. Herein, we summarize epidemiological data suggesting that high intake of heme iron, which is abundant in meat products, poses a risk factor for metabolic syndrome pathologies, cardiovascular diseases, and some cancers. We discuss clinical relevance and potential limitations of data from cohort studies, as well as the need to establish causality and elucidate molecular mechanisms.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations18
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePreprints.orgMême sujetIron Metabolism and DisordersTravaux en français237 207