Diet and Nutritional Factors in the Prevention and Treatment of COVID-19: An Umbrella Review
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.
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is growing interest in the use of natural therapies for the prevention and treatment of COVID-19 and related illnesses. The aim of this review was to identify and examine the systematic and narrative reviews reporting on the relationship between diet or nutritional status and COVID-19. Methods: This paper is part of an umbrella review of studies related to natural health products and therapies for the prevention or treatment of COVID-19, as a follow-up to a live review that was conducted by the World Naturopathic Federation. PubMed and Google Scholar were searched for systematic and narrative reviews. Results: Seven narrative reviews and four systematic reviews were included. The reviews included evidence suggesting that dietary patterns and nutritional status are important modifiable risk factors relevant to the prevention and treatment of COVID-19. Three systematic reviews reported an association between poor nutritional status and greater COVID-19 severity or death. Narrative reviews suggested a possible benefit of the Mediterranean diet, fibre-rich diets, and antioxidant-rich fruits and vegetables. Conclusion: The research suggests that nutrition status is a significant factor in the progression of COVID-19 infection. While more clinical and interventional evidence is needed to precisely understand the impact of diet, dietary constituents, and nutritional status on modifying COVID-19 risk, the findings of this review highlight the importance of following existing dietary guidelines to support healthy immune function.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 découle