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Enregistrement W4400193279 · doi:10.1136/gutjnl-2024-bsg.67

O67 Differences in dietary intake patterns contribute to variations in the worldwide prevalence and severity of irritable bowel syndrome

2024· article· en· W4400193279 sur OpenAlexaffabout
Hussain Jaafari, Lesley A. Houghton, Robert West, Farag Shuweihdi, Silviya Nikolova, Alexander C. Ford, Peter J. Whorwell, Shrikant I. Bangdiwala, Ólafur Pálsson, Ami D. Sperber, Dipesh H. Vasant

Notice bibliographique

RevueOral Presentations · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal motility and disorders
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrritable bowel syndromeMedicineInternal medicineEnvironmental healthGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Diet undoubtedly plays an important role in irritable bowel syndrome (IBS). Whether regional dietary habits influence the prevalence and severity of IBS remains unclear. We hypothesised that examining food frequency patterns may offer a more meaningful insight into this issue, and investigated whether distinct dietary clusters are associated with variation in the worldwide prevalence and severity of IBS. Methods 54,127 participants from 26 countries completed online questionnaires including the Rome IV diagnostic questionnaire and the consumption frequency of 10 food groups, as part of the Rome Foundation Global Epidemiology Study. Correspondence analysis, a data-driven clustering method based on latent class analysis (LCA) of the 10 food groups adjusted for Rome-IV IBS status and country, was employed to assess the separation of countries within these dietary clusters. Results We identified four unique clusters which demonstrated marked geographical and regional differences in dietary patterns worldwide and an association with relative IBS prevalence (figure 1). There was a significant difference in IBS prevalence between the four dietary pattern groups (P<0.001). Cluster A had the highest IBS prevalence at 5.5% (95%CI: 5.1–5.9) with a diet rich in bread, pasta, fruit and eggs, closely followed by Cluster B with a mean IBS prevalence of 5.0% (95%CI: 4.5 - 5.5) with diet including high consumption of dairy, fruits, and vegetables. Dietary clusters with the highest IBS prevalence (A and B) also had the highest mean IBS symptom severity scores (P<0.001), and were predominantly represented by South American, Latin American, African and Mediterranean countries (figure 1). These were followed by Cluster C predominantly represented by European and North American countries (USA and Canada), as well as Australia, with a mean IBS prevalence of 3.5% (95% CI: 3.3 - 3.7) and a diet characterised by lower consumption of tofu, rice, and eggs. Cluster D with the lowest IBS prevalence (2.6% (95%CI: 2.3 - 2.9) had a diet characterised by a high consumption of rice, eggs, fish, tofu, and vegetables, and was strongly represented by Asian countries. Conclusions This study demonstrates an association between dietary habits on the global prevalence and severity of IBS. These findings suggest that the approach to dietary management of IBS may need to be customised and adapted for different countries.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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