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Enregistrement W4381189998 · doi:10.1097/mop.0000000000001262

The role of nutrition, food allergies, and gut dysbiosis in immune-mediated inflammatory skin disease: a narrative review

2023· review· en· W4381189998 sur OpenAlexaff
Adrienn N. Bourkas, Irene Lara‐Corrales

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Pediatrics · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHidradenitis Suppurativa and Treatments
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDysbiosisMedicineMicrobiomeAtopic dermatitisGut floraImmune systemImmunologyAllergyDiseaseAlopecia areataPsoriasisFood allergyPathogenesisBioinformaticsBiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: This review focuses on the emerging roles of nutrition, food allergies, and gut dysbiosis, and their influence on pediatric skin conditions such as psoriasis, hidradenitis suppurativa, and alopecia areata. As the prevalence of these conditions increases, understanding the underlying mechanisms and potential therapeutic targets is crucial for clinical practice and research. RECENT FINDINGS: The review covers 32 recent articles that highlight the significance of the gut microbiome, nutrition, and gut dysbiosis in the pathogenesis and progression of inflammatory and immune-related pediatric skin conditions. The data suggest that food allergies and gut dysbiosis play a crucial role in disease pathogenesis. SUMMARY: This review emphasizes the need for larger-scale studies to determine the effectiveness of dietary changes in preventing or treating inflammatory and immune-related skin conditions. Clinicians must maintain a balanced approach when implementing dietary changes in children with skin diseases like atopic dermatitis to avoid potential nutritional deficiencies and growth impairments. Further research into the complex interplay between environmental and genetic factors is warranted to develop tailored therapeutic strategies for these skin conditions in children.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,318 · 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.

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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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