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Enregistrement W4407040147 · doi:10.3390/nu17030525

Assessing the Roles of Retinol, Vitamin K2, Carnitine, and Creatine in Plant-Based Diets: A Narrative Review of Nutritional Adequacy and Health Implications

2025· review· en· W4407040147 sur OpenAlexaff
David Goldman, Cassandra Warbeck, Robby Barbaro, Cyrus Khambatta, Matthew Nagra

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2025
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueVitamin K Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreatineVitaminEssential nutrientRetinolCarnitineNutrientCarotenoidBiologyVitamin D and neurologyPhysiologyMedicineEnvironmental healthFood scienceEndocrinologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant-based diets are associated with numerous health benefits, including reduced risks of chronic diseases. However, questions persist regarding the implications of lower dietary intakes of certain non-essential nutrients, such as retinol, vitamin K2, carnitine, and creatine, which are primarily found in animal-derived foods. This narrative review evaluates the roles of these nutrients in human physiology and examines whether their absence in plant-based diets is likely to impact health outcomes. Retinol requirements can be met through the consumption of provitamin A carotenoids in plant foods, even in individuals with reduced conversion efficiency. Endogenous synthesis adequately supports physiological needs for vitamin K2, and currently available evidence does not consistently demonstrate that dietary vitamin K2 provides additional benefits for bone or cardiovascular health. Carnitine and creatine levels may differ between individuals following omnivorous and plant-based diets, but these differences do not result in compromised muscle function, cognitive health, or metabolic outcomes. Current evidence does not indicate that the absence of these non-essential nutrients in plant-based diets adversely affects health or confers disadvantages compared to omnivorous diets.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,428
Score d'incertitude au seuil0,967

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,372 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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