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Enregistrement W6931770394 · doi:10.53238/br_20244_509

Food allergies and intolerances in patients with fibromyalgia: the state of the art

2024· article· en· W6931770394 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensUniversity Hospital Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFibromyalgiaCulpritAllergyFood allergyFood intoleranceNoceboAsthmaIrritable bowel syndrome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The approach to adverse reactions to food represents a difficult task for clinicians due to several unmet needs encompassing all the phases of the medical act. Globally, the prevalence of these reactions shows a progressive increase, but it should be considered that the prevalence of food allergy is largely affected by the diagnostic test used; nonetheless, the lack of accurate tests makes it difficult to calculate the prevalence of food intolerance. In patients suffering from fibromyalgia, food intake is very frequently reported as one of the main responsible for worsening of symptoms, and at diagnosis many patients have already modified their diet, often without a previous nutritional evaluation. Patients frequently start a gluten-free diet and/or a lactose-free diet before the real need is ascertained. Dairy products, incompletely absorbed carbohydrates and gluten-containing foods represent the products the patients consider more frequently the culprit of the onset or worsening of their symptoms. However, the known nocebo effect of foods may induce patients to erroneously associate some foods to symptom onset, also causing a useless elimination diet. The strict association between fibromyalgia and functional gastrointestinal disorders increases the difficulty clinicians have to front during diagnostic approach. Further studies are needed to define the real prevalence of allergy and intolerance in fibromyalgia and to select foods with a negative or positive effect on symptoms.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,583

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,376 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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