Effect of Prebiotic Fiber‐Induced Changes in Gut Microbiota on Adiposity in Obese and Overweight Children
Notice bibliographique
Résumé
Childhood obesity has dramatically increased. Unfortunately, excess weight tends to persist into adulthood therefore therapies which target childhood obesity are essential in halting the obesity epidemic. Our objective was to determine if prebiotic fiber intake reduces body fat, pro‐inflammatory cytokines and insulin levels in overweight and obese children and to examine if this is due to a shift in gut microbiota composition. Overweight and obese children (蠅85 th BMI percentile) aged 7‐12y (n=39) were randomized to consume 8g/day of prebiotic fiber (1:1 inulin:oligofructose) or equicaloric placebo for 16 weeks. Body fat (measured by dual‐energy X‐ray absorptiometry), pro‐inflammatory cytokines and insulin (quantified from fasted blood serum), and gut microbiota (quantified from stool) were measured at baseline and week 16. Statistical significance was determined using non‐parametric Mann‐Whitney U‐Test at p蠄0.05. The first cohort (n=13) have completed the study with the final n=26 to finish December 2014. There was a trend for prebiotic fiber to reduce trunk body fat compared to placebo (‐1.42% vs +0.37%; p=0.15). Waist circumference (‐2.22 vs +0.03 cm), interferon gamma (‐1.4 vs +2.1 pg/mL) and fasted insulin levels (‐53.6 vs +155.3 pg/mL) were reduced with prebiotic and increased with placebo but not significantly. Bifidobacteria abundance significantly increased with prebiotic (p=0.03). Prebiotic fiber is a potential non‐invasive treatment option to reduce body fat in obese and overweight children by gut microbiota modulation. Funded by BMO Financial Group/Alberta Children's Hospital Research Institute and Canadian Institutes of Health Research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».