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Enregistrement W4413834465 · doi:10.1002/epd2.70093

Classic or classical ketogenic diet? Definitions and nomenclature

2025· article· en· W4413834465 sur OpenAlexaff
Rajesh RamachandranNair, Carl E. Stafstrom, Eric H. Kossoff

Notice bibliographique

RevueEpileptic Disorders · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster Children's HospitalMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKetogenic dietNomenclatureMedicinePsychologyNeuroscienceEpilepsyBiologyTaxonomy (biology)Zoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dr. Ruby M. Schwartz coined the term "classical" ketogenic diet (KD) in 1989, followed by Dr. Stephen L. Kinsman in the USA, who introduced the term "classic" KD in 1992. Over the next decade, the term "classic KD" became increasingly common. So, which term is preferable-classic or classical? Given the widespread usage, we advocate for consistently using "classic KD." As there is also significant ambiguity about what exactly defines the classic KD compared to other diets, we believe two key aspects are required for the definition of classic KD: the principle of administration and the minimum ketogenic ratio (grams of fat to carbohydrates and protein). Classic KD studies emphasize a tailored, individualized approach to caloric intake and macronutrient distribution, with food items precisely measured. This personalized prescription is the defining feature of classic KD. Recent studies have proposed lower ratios, such as 2:1 or 2.5:1, yet the modified Atkins diet, introduced 80 years later, shows that a 1:1 ratio or lower can also induce ketosis. Therefore, labeling a classic KD with a minimum ratio of 3:1 or 4:1 is misleading. We contend that the classic KD should primarily be defined by its precise, individualized ratios, rather than by an arbitrary minimum value.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0020,011
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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