From Rations to Reactions: A Narrative Review of Precision Nutrigenomics in Emergency, Disaster, and Critical Care Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Background: Traditional nutritional support in emergency and disaster medicine operates on a one-size-fits-all paradigm, often delayed until the hospital phase of care. This approach fails to address the profound metabolic heterogeneity of critically ill or traumatized individuals, potentially compromising recovery. Aim: This narrative review aims to synthesize current evidence and propose an integrated framework for implementing precision nutrigenomics across the continuum of crisis care, from pre-hospital settings through to rehabilitation. Methods: A systematic search of PubMed, Scopus, Web of Science, and CINAHL was conducted for literature published between 2010 and 2024. Results: The review identifies a viable pathway for personalized nutrition in crisis response, reliant on: 1) Point-of-Injury Metabolic Phenotyping via portable lab devices; 2) Genetically-Informed Formulary Development for enteral/parenteral nutrition; 3) Informatics-Enabled Dietary Data Integration into emergency protocols; and 4) Logistical Frameworks for delivering precision diets in austere or high-security environments. Key barriers include the validation of field-deployable biomarkers, cost, data interoperability, and the need for cross-disciplinary training. Conclusion: Precision nutrigenomics represents a transformative frontier in crisis medicine, with the potential to modulate immune response, reduce complications, and improve survival. Its realization requires dismantling silos between emergency responders, laboratory scientists, dietitians, and hospital logisticians to create a seamless, data-driven nutritional care pathway that begins at the moment of crisis intervention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».