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Enregistrement W4392468587 · doi:10.3389/fnut.2024.1339269

Predispose, precipitate, perpetuate, and protect: how diet and the gut influence mental health in emerging adulthood

2024· article· en· W4392468587 sur OpenAlexaff
Michael D. Warren, Colleen O’Connor, Ju Eun Lee, Jeremy P. Burton, David M. Walton, Justine Keathley, Michael Wammes, Elizabeth Osuch

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Nutrition · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensUniversity of GuelphLondon Health Sciences CentreLawson Health Research InstituteUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMental healthMicrobiomeIntervention (counseling)Gut floraMedicineGut microbiomeMental illnessPsychiatryGerontologyPsychologyBioinformaticsImmunologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

factors to identify salient influences on illness states, and to help guide patient care. Mental illness is a significant cause of morbidity and mortality worldwide. Mental health is a complex combination of biological, psychological, environmental, and social factors. There is growing interest in the gut-brain-microbiome (GBM) axis and its impact on mental health. We use the medical model of the 4Ps to explore factors involving the connection between nutrition and the GBM axis and their associated risks with mental health problems in emerging adults (EAs), a life stage when mental illness onset is the most common. We review the impact of current dietary trends on the GBM and on mental health, and the role that gut microbiome-based interventions can have in modulating the GBM axis of EAs. We discuss the implications of gut health on the GBM and areas for clinical intervention.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,480
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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