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Enregistrement W4413447551 · doi:10.1002/advs.202504249

The Interplay between the Gut and Ketogenic Diets in Health and Disease

2025· review· en· W4413447551 sur OpenAlexafffund
Chunlong Mu, Jong M. Rho, Jane Shearer

Notice bibliographique

RevueAdvanced Science · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsUniversity of Calgary
Mots-clésKetogenic dietDiseaseMedicineNeuroscienceBiologyInternal medicineEpilepsy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gut plays a central role in translating dietary signals into systemic health effects, making it a key mediator of the ketogenic diet (KD), a high fat, low carbohydrate regimen. This review synthesizes current knowledge on the interaction between the KD and the gut, emphasizing gut-mediated mechanisms as an interface between dietary interventions and systemic health outcomes, spanning gastrointestinal to neurological health. Topics address gut physiology (gut digestion and absorption, epithelial nutrient sensing, gut motility), intestinal immunity (covering innate, adaptive, and antiviral responses), and extracellular to intracellular processes (i.e. mitochondrial function, stem cell fate, and intestinal circadian rhythm). Special focus is given to the gut microbiome, including both bacterial and fungal communities and how the KD modulates them in conditions such as epilepsy, obesity, traumatic brain injury, and multiple sclerosis. Innovative methods for tailoring the KD, including the use of alternative formulations, ketone esters, and microbiome-focused interventions such as prebiotics and probiotics are examined. Strategies to maximize the diet's benefits while reducing potential side effects are considered. Together, these insights herein offer a comprehensive framework for understanding the interactions between the KD and the gut, a prerequisite for optimizing the overall health benefits of metabolism-based treatments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,387

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,393 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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'admission2
Résumé présentoui

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