MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411380324 · doi:10.1002/jpn3.70099

Evidence‐based review of the nutritional treatment of obesity and metabolic dysfunction‐associated steatotic liver disease in children and adolescents

2025· review· en· W4411380324 sur OpenAlexaff
Sara Karjoo, Amy Braglia‐Tarpey, Alvin P. Chan, Ana Gabriela Ayala Germán, Rachel E. Herdes, Nikhil Pai, Desiree Sierra Velez, Bridget Whitehead, Rubén E. Quirós‐Tejeira, Debora Duro

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Gastroenterology and Nutrition · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWeight lossObesitySteatohepatitisFatty liverLiver diseaseSteatosisMediterranean dietMalnutritionInternal medicineDiseasePhysiologyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growing pediatric obesity epidemic has paralleled the surge in metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) and metabolic dysfunction-associated steatohepatitis. It develops due to nutritional imbalances, microbiome dysbiosis, gene regulation, hormonal changes, and environmental factors like food deserts, low activity level, and an unhealthy lifestyle. The prevalence of MASLD and obesity is rising every year. Lifestyle changes remain the mainstay treatment for obesity and MASLD. Per the 2023 American Association for the Study of Liver Diseases Practice Guidance on MASLD, achieving ≥5% weight loss can reduce hepatic steatosis, ≥7% weight loss can reduce hepatic inflammation, and ≥10% weight loss can reduce liver fibrosis. Therefore, nutritional interventions can be a powerful tool to help correct metabolic dysfunction and promote healthy weight loss. Current endorsed nutritional interventions for weight loss or MASLD include the Mediterranean diet, low glycemic/low carbohydrate diet, plant-based diet/anti-inflammatory diet, ketogenic diet, and intermittent fasting. This review provides evidence-based insights into current nutritional interventions for children and adolescents with obesity and MASLD to help guide pediatric gastroenterologists in making the best dietary-based recommendations in clinical practice.

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: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,263 · 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'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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Pediatric Gastroenterology and NutritionMême sujetDiet and metabolism studiesTravaux en français237 207