Improve psoriasis symptoms with strategies to manage nutrition
Notice bibliographique
Résumé
Psoriasis is an inflammatory skin disease that has been linked to both genetic and environmental factors. From 0.09 to 11.43% of the world's population has this dermatosis; in industrialized nations, the prevalence is between 1.5% and 5%. Psoriasis is believed to be caused by a combination of adaptive and innate immune responses. The PASI scale measures the clinical severity of psoriasis on a scale from 0 to 100. This analysis was conducted to determine if existing nutrition interventions are effective in alleviating psoriasis symptoms. Science Direct, Google Scholar, Scopus, PubMed, and ClinicalTrials.gov were used to compile the data for this review. We used the following search terms to narrow our results: psoriasis, nutrition, diet treatment, vitamin, RCTs, and clinical trials. Ten studies were selected from the 63 articles for this review. Research designs are evaluated using the Risk of Bias 2 (RoB2), the Risk of Bias in Non-Randomized Studies of Interventions (ROBINS-I), and the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Studies concluded that a Mediterranean diet, vitamin D3 supplementation, the elimination of cadmium (Cd), lead (Pb), and mercury from the diet, as well as intermittent fasting and low-energy diets for weight loss in obese patients, can alleviate the symptoms of inflammatory diseases. Psoriasis patients undergoing treatment should adhere to dietary recommendations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».