The impact of meals on a probiotic during transit through a model of the human upper gastrointestinal tract
Notice bibliographique
Résumé
Commercial literature on various probiotic products suggests that they can be taken before meals, during meals or after meals or even without meals. This has led to serious confusion for the industry and the consumer. The objective of our study was to examine the impact of the time of administration with respect to mealtime and the impact of the buffering capacity of the food on the survival of probiotic microbes during gastrointestinal transit. We used an in vitro Digestive System (IViDiS) model of the upper gastrointestinal tract to examine the survival of a commercial multi-strain probiotic, ProtecFlor®. This product, in a capsule form, contains four different microbes: two lactobacilli (Lactobacillus helveticus R0052 and Lactobacillus rhamnosus R0011), Bifidobacterium longum R0175 and Saccharomyces cerevisiae boulardii. Enumeration during and after transit of the stomach and duodenal models showed that survival of all the bacteria in the product was best when given with a meal or 30 minutes before a meal (cooked oatmeal with milk). Probiotics given 30 minutes after the meal did not survive in high numbers. Survival in milk with 1% milk fat and oatmeal-milk gruel were significantly better than apple juice or spring water. S. boulardii was not affected by time of meal or the buffering capacity of the meal. The protein content of the meal was probably not as important for the survival of the bacteria as the fat content. We conclude that ideally, non-enteric coated bacterial probiotic products should be taken with or just prior to a meal containing some fats.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».