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Enregistrement W4391497134 · doi:10.53555/sfs.v10i1s.2115

Effects of Malnourishment on the immune system: a short review

2023· review· en· W4391497134 sur OpenAlexvenueno aff
Ishani Ganguly, Eshikha Mondal, Sneha Majumdar, Srijita Ghosh, Souvik Tewari

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey in Fisheries Sciences · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiological Research and Disease Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalnutritionImmune systemMedicineImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Malnutrition is the sweeping condition effecting the health of a children. The connection between immunity and dietary intake is very significant. Malnutrition effects the child’s growth and development. Now research study has shown that malnutrition has a higher impact on infants and preschool children due to their greater susceptibility. Malnutrition can cause by lack of food intake during the childhood period. Research have shown 45 percent children died before the age of 5 years. Malnutrition makes the child more susceptible to infection, disease. Undernourished children are potential risk for physical growth and mental abilities. PEM (Protein Energy Malnutrition) is found out as a crucial health problem in all over India. Nutritionally Acquired Immune Deficiency Syndromes are the name given to immunological disorders linked to malnutrition (NAIDS). Children and infants are especially vulnerable because of undernutrition, which stunts the development of their immune systems. The supplementation of good quality diet enrich with high calorie and protein, can help recovery Protein Energy Malnutrition or PEM. The effects of malnutrition on the immune system are outlined in this review article.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil0,571

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,271
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,111 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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