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Record W4224303253 · doi:10.1159/000524181

Ein fallbasierter Ansatz für neue Richtungen in der Ernährungstherapie bei Morbus Crohn: ein Denkanstoß

2022· article· de· W4224303253 on OpenAlexaff
Arie Levine, Wael El‐Matary, Johan Van Limbergen

Bibliographic record

VenueKompass Autoimmun · 2022
Typearticle
Languagede
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicInflammatory Bowel Disease
Canadian institutionsUniversity of Manitoba
Fundersnot available
KeywordsMedicineGynecology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Neuere Evidenz deutet darauf hin, dass Morbus Crohn aus einer Dysbiose des Mikrobioms und anderen Umweltfaktoren herrühren könnte. Einer der stärksten Risikofaktoren im Zusammenhang mit der Immunaktivierung scheint in der Ernährung zu liegen. Es hat sich gezeigt, dass Diäten bei 70 bis 80% der therapienaiven Kinder zu Krankheitsbeginn Entzündungen lindern und eine Remission induzieren, und bei Patienten, die auf die derzeit empfohlene medizinische Therapie nicht mehr ansprechen oder ein Rezidiv entwickelt haben, eine Remission induzieren. Jüngste Studien brachten auch die diätetische Modulation des Mikrobioms mit der klinischen Remission in Verbindung, während die Wiederaufnahme der vorher gewohnten Diät zu einer Reaktivierung der Entzündungsreaktion und zu einer Reversion der Dysbiose führte. Während die Ernährungstherapie in der Regel im Rahmen einer Erstlinientherapie als Brücke zu Immunmodulatoren Anwendung fand, deuten neuere Erkenntnisse darauf hin, dass neue Behandlungsparadigmen, die eine Ernährungstherapie beinhalten, unterschiedliche Behandlungsstrategien ermöglichen könnten. In dieser fallbasierten Analyse der Fachliteratur wird die Morbus-Crohn-Ausschlussdiät (Crohn’s disease exclusion diet, CDED) als Monotherapie, Kombinationstherapie mit Medikamenten, als Rescue-Behandlung bei Patienten mit refraktärer Erkrankung und als Behandlung mit dem Ziel der Reduzierung der medikamentösen Therapie diskutiert.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.011
metaresearch head score (Gemma)0.021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Case report · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.019
Threshold uncertainty score0.065

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0110.021
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.003
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0060.005
Open science0.0020.004
Research integrity0.0040.009
Insufficient payload (model declined to judge)0.0190.006

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.239
Teacher spread0.232 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designCase report
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

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