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Enregistrement W4412436477 · doi:10.1016/j.eclinm.2025.103353

Impact of diet on inflammatory bowel disease risk: systematic review, meta-analyses and implications for prevention

2025· article· en· W4412436477 sur OpenAlexaff
Antoine Meyer, Manasi Agrawal, Einat Savin-Shalom, Emily C L Wong, Carrie Levinson, Stephanie Gold, Neeraj Narula, Jean‐Frédéric Colombel, Franck Carbonnel

Notice bibliographique

RevueEClinicalMedicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesCrohn's and Colitis FoundationIcahn School of Medicine at Mount Sinai
Mots-clésMedicineMeta-analysisInternal medicineInflammatory bowel diseaseHazard ratioProspective cohort studyCohort studyUlcerative colitisRelative riskCrohn's diseaseMEDLINEMediterranean dietDiseaseConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Data on dietary risk factors for inflammatory bowel disease (IBD), while extensive, are inconsistent. Our aim was to systematically review and meta-analyze available data unraveling the relationship between diet and IBD subtypes, Crohn's disease (CD) and ulcerative colitis (UC). Methods: We conducted a systematic literature review following PRISMA guidelines, from inception to May 8 2025, using OVID Medline, Embase, and Scopus databases, to identify prospective cohorts of healthy participants, on the association between diet and the risk of CD or UC. Meta-analyses were performed using random-effects model, pooling hazard ratios (HRs) for each exposure category, relative to the lowest. Findings: Of 7916 studies identified by the search, 72 studies (65 in adults, 7 in children) met the inclusion criteria. The 65 adult cohort studies included 2.043.601 participants; 62.3% were women, the mean age at recruitment was 53.1 years and mean follow up was 12.8 years. Overall, 1902 participants developed CD and 4617 developed UC. Inflammatory diet (pooled aHR 1.63, 95% CI: 1.26, 2.11) and ultra-processed foods (pooled aHR 1.71, 95% CI: 1.36-2.14) were associated with an increased risk of CD. High fiber intake (pooled aHR 0.53, 95% CI: 0.41-0.70), Mediterranean diet (pooled aHR 0.59, 95% CI: 0.43-0.81), healthy diet (pooled aHR 0.70, 95% CI: 0.54-0.91), and unprocessed or minimally processed foods (pooled aHR 0.71, 95% CI: 0.53-0.94) were associated with a lower risk of CD. No consistent associations were found between individual foods or food patterns and the risk of UC. Interpretation: This study summarizes evidence on the link between specific dietary items or patterns and the risk of IBD. These data will help inform the design of prevention trials that include a dietary component as well as prevention strategies overall. Funding: This study received no funding.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,073
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,165

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,073
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,029
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,378 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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