The development of probiotic treatment in obesity: a review
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies suggested that manipulation of the composition of the microbial ecosystem in the gut might be a novel approach in the treatment of obesity. Such treatment might consist of altering the composition of the microbial communities of an obese individual by administration of beneficial microorganisms, commonly known as probiotics. Here, we intend to contribute to the developmental process of probiotic treatment of human obesity. The aim is to review the evidence regarding the potential effect of probiotic strains on reduction of weight and body fat. A literature study was conducted focusing on clinical trials that examined the effect of specific microorganisms on body weight control. Analysis of the eligible articles pointed out that Lactobacillus gasseri SBT 2055, Lactobacillus rhamnosus ATCC 53103, and the combination of L. rhamnosus ATCC 53102 and Bifidobacterium lactis Bb12 may reduce adiposity, body weight, and weight gain. This suggests that these microbial strains can be applied in the treatment of obesity. Furthermore, short chain fatty acid production and low grade inflammation were found as the underlying mechanisms of action that influence metabolism and affect body weight. These findings might contribute to the development of probiotic treatment of obesity. Further research should be directed to the most effective combination and dosage rate of probiotic microorganisms.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».