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Enregistrement W4408846178 · doi:10.1097/mco.0000000000001119

Plant-based diets and child growth

2025· review· en· W4408846178 sur OpenAlexaff
Rosan Meyer, Jennifer L. P. Protudjer

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Clinical Nutrition & Metabolic Care · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVegan DietMalnutritionMicronutrientOverweightEnvironmental healthOmnivoreObservational studyMedicineObesityBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: The EAT-Lancet Commission on Healthy Diets from Sustainable Food Systems recommended a diet that is higher in plant-based food in 2019. Whilst plant-based diets have been followed in many regions of the world, the planetary concern and the published health benefits has increased the uptake of such diets. This review sets out to explore the impact on growth in children following a plant-based diet. RECENT FINDINGS: Twelve observational studies were published between 2017 and 2024, assessing the impact of vegan and vegetarian diets compared to omnivorous diets in children. Ten studies found no significant difference in growth parameters between children on the plant-based diet vs. the omnivorous diet, however there is a trend of lower growth parameters including undernutrition, but also lower rates of overweight in children on a plant-based diet. One study found that that children were shorter on a vegan diet and another found that infants born to mothers following a vegan diet had significantly lower weight. None of the studies assessed children that received professional dietary advice. SUMMARY: Overall, growth is comparable in children following a plant-based diet, but a higher risk for undernutrition has been highlighted. Children can follow a plant-based diet and establish good growth with the help of a qualified healthcare professional understanding macro and micronutrient provision on such a diet.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,341 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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