Pre-Diagnosis Diet Predicts Response to Exclusive Enteral Nutrition and Correlates with Microbiome in Pediatric Crohn Disease
Notice bibliographique
Résumé
Exclusive enteral nutrition (EEN) is effective in inducing remission in pediatric Crohn disease (CD). EEN alters the intestinal microbiome, but precise mechanisms are unknown. We hypothesized that pre-diagnosis diet establishes a baseline gut microbiome, which then mediates response to EEN. We analyzed prospectively recorded food frequency questionnaires (FFQs) for pre-diagnosis dietary patterns. Fecal microbiota were sequenced (16SrRNA) at baseline and through an 18-month follow-up period. Dietary patterns, Mediterranean diet adherence, and stool microbiota were associated with EEN treatment outcomes, disease flare, need for anti-tumor necrosis factor (TNF)-α therapy, and long-term clinical outcomes. Ninety-eight patients were included. Baseline disease severity and microbiota were associated with diet. Four dietary patterns were identified by FFQs; a “mature diet” high in fruits, vegetables, and fish was linked to increased baseline microbial diversity, which was associated with fewer disease flares (p < 0.05) and a trend towards a delayed need for anti-TNF therapy (p = 0.086). Baseline stool microbial taxa were increased (Blautia and Faecalibacterium) or decreased (Ruminococcus gnavus group) with the mature diet compared to other diets. Surprisingly, a “pre-packaged” dietary pattern (rich in processed foods) was associated with delayed flares in males (p < 0.05). Long-term pre-diagnosis diet was associated with outcomes of EEN therapy in pediatric CD; diet–microbiota and microbiota–outcome associations may mediate this relationship.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».