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Enregistrement W1967863803 · doi:10.4161/gmic.27252

Can prebiotics and probiotics improve therapeutic outcomes for undernourished individuals?

2013· article· en· W1967863803 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGut Microbes · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesScience Foundation IrelandScottish Government
Mots-clésBiologyProbioticIntensive care medicineMedicineGeneticsBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has become clear in recent years that the human intestinal microbiota plays an important role in maintaining health and thus is an attractive target for clinical interventions. Scientists and clinicians have become increasingly interested in assessing the ability of probiotics and prebiotics to enhance the nutritional status of malnourished children, pregnant women, the elderly, and individuals with non-communicable disease-associated malnutrition. A workshop was held by the International Scientific Association for Probiotics and Prebiotics (ISAPP), drawing on the knowledge of experts from industry, medicine, and academia, with the objective to assess the status of our understanding of the link between the microbiome and under-nutrition, specifically in relation to probiotic and prebiotic treatments for under-nourished individuals. These discussions led to four recommendations: (1) The categories of malnourished individuals need to be differentiated To improve treatment outcomes, subjects should first be categorized based on the cause of malnutrition, additional health-concerns, differences in the gut microbiota, and sociological considerations. (2) Define a baseline "healthy" gut microbiota for each category Altered nutrient requirement (for example, in pregnancy and old age) and individual variation may change what constitutes a healthy gut microbiota for the individual. (3) Perform studies using model systems to test the effectiveness of potential probiotics and prebiotics against these specific categories These should illustrate how certain microbiota profiles can be altered, as members of different categories may respond differently to the same treatment. (4) Perform robust well-designed human studies with probiotics and/or prebiotics, with appropriate, defined primary outcomes and sample size These are critical to show efficacy and understand responder and non-responder outcomes. It is hoped that these recommendations will lead to new approaches that combat malnutrition. This report is the result of discussion during an expert workshop titled "How do the microbiota and probiotics and/or prebiotics influence poor nutritional status?" held during the 10th Meeting of the International Scientific Association for Probiotics and Prebiotics (ISAPP) in Cork, Ireland from October 1-3, 2012. The complete list of workshop attendees is shown in Table 1.

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.

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 enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,247 · 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