Gastric modulation of food reward, olfaction and taste in obesity and bariatric surgery: an artificial intelligence assisted scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To understand the extent and nature of the available research on gastric modulation of food reward, olfaction, and taste in people with obesity or those who have undergone bariatric surgery. Introduction Bariatric surgery-induced weight loss is partially attributed to shifts in food preferences resulting from alterations in sensory perceptions and changes in reward system. The stomach’s innervation and mechanical function have been theorized to play a significant role in these modifications, as suggested by numerous preclinical studies. However, the extent and nature of these connections in clinical settings require further elucidation. Inclusion criteria This review will examine studies on the influence of gastric innervation and/or mechanical function on food reward, olfaction, and taste. Selected studies will include participants of all ages with obesity or bariatric surgery. Both observational studies and controlled experiments will be considered, while study protocols, opinion articles, letters to the editor, book chapters, oral communication or poster abstracts and systematic reviews will be excluded. Methods The search will be undertaken in MEDLINE, Embase, PsycINFO, CINAHL, Web of Science, Google Scholar, and gray literature. No date parameters will be set, and all languages will be considered. Citations will be uploaded into EndNote 20.0 and duplicates removed using Covidence. The remaining studies will be analyzed by 3 reviewers using a two-stage procedure with the ASReview python package. The full-text screening and the data extraction will be conducted by 2 reviewers on Covidence. An additional reviewer will be consulted in the event of disagreement. Tabulated results will be accompanied by a narrative summary.
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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 | 0,076 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,010 |
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 ».