Evidence‐based review of the nutritional treatment of obesity and metabolic dysfunction‐associated steatotic liver disease in children and adolescents
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».