Managing Constipation and Its Risks in Parkinson’s Disease: Is There a Role for Dietary Fiber?
Notice bibliographique
Résumé
A common consequence of Parkinson's disease (PD) is constipation. Beyond its deleterious effect on the quality of life in affected persons, constipation is associated with gut microbiota dysbiosis and microbial-generated inflammatory metabolites, which may further disease progression. Management strategies are needed, and diet, specifically higher fiber dietary patterns or fiber supplements, may be recommended. However, therapeutic effectiveness and potential health benefits have been underexplored, and risks may be unappreciated. This perspective addresses whether high-fiber diets and fiber supplements to support laxation are efficacious, safe, and generally feasible for people with PD. Diverse sources of fiber from plant-based dietary patterns may be particularly critical for balancing microbiota and the microbial production of beneficial vs. inflammatory metabolites, although adherence to such dietary patterns may be challenging. Supplemental fiber may be needed to manage constipation symptoms. However, the potential safety issues related to fiber supplementation, such as appetite suppression, unintentional weight loss, and risk of malnutrition in the context of neurodegeneration, must also be considered. Slow colonic transit time and defecatory disorders of PD may be best managed with high intakes of bran or hull fibers resistant to microbial fermentation, which will significantly increase stool bulking. However, clinical trials are needed to confirm efficacy and dose-response.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».