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Enregistrement W4415823221 · doi:10.3390/jcm14217798

Effects of Ultra-Processed Foods and Food Additives on Disease Activity in Adults with Inflammatory Bowel Disease: A Scoping Review

2025· review· en· W4415823221 sur OpenAlexaff
Á Figuera, Sara Alessa, C M O Brien, Mary Hendrickson, Popi Kasvis, Talat Bessissow

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalprotectinInflammatory bowel diseaseDiseaseFood groupFood additiveCohortCohort studyMEDLINEProspective cohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: This scoping review aims to identify and map out the current state of research on the relationship between ultra-processed foods (UPF) intake and disease activity and symptoms in adults with inflammatory bowel disease (IBD). Methods: A search strategy was developed using key terms, and the search was conducted through the PubMed, Medline, Embase, CINAHL, Web of Science, The Cochrane Library, Google Scholar, and ProQuest Theses and Dissertations databases to identify relevant studies. Data were comprehensively extracted, analyzed, and synthesized. Results: A total of 18 studies were included in the review: 7 on UPF and 11 on food additives. Most prospective cohort and cross-sectional studies suggested a positive association between UPF intake and IBD activity, measured using disease activity indexes and fecal calprotectin (FC) as an inflammatory marker. Trials excluding food additives from the diet provided inconclusive evidence regarding their effectiveness in reducing IBD symptoms or disease activity. Conclusions: Current evidence suggests potential links between UPF and food additive intake and IBD outcomes. Yet, heterogeneity in UPF definitions, variability in additive formulations, and the lack of standardized dietary assessment methods limit definitive conclusions. Future studies should integrate standardized exposure assessment methods with validated outcome measures to better clarify the role of UPF and food additives on IBD trajectory.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquelow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquehigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,023
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,381 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

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