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Enregistrement W2044590762 · doi:10.1111/j.1600-0625.2009.01060.x

Is there a ‘gut–brain–skin axis’?

2010· article· en· W2044590762 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

RevueExperimental Dermatology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflammationHair follicleNeuroscienceMicrobiomeHair growthMedicineImmunologyBiologyPathologyBioinformaticsEndocrinologyPhysiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emerging evidence arising from interdisciplinary research supports the occurrence of communication axes between organs, such as the brain-gut or brain-skin axis. The latter is employed in response to stress challenge, along which neurogenic skin inflammation and hair growth inhibition is mediated. We now show that ingestion of a Lactobacillus strain in mice dampens stress-induced neurogenic skin inflammation and the hair growth inhibition. In conclusion, we are introducing a hypothesis, encouraged by our pilot observations and resting upon published prior evidence from the literature, which amalgamates previously proposed partial concepts into a new, unifying model, i.e. the gut-brain-skin axis. This concept suggests that modulation of the microbiome by deployment of probiotics can not only greatly reduce stress-induced neurogenic skin inflammation but even affect a very complex cutaneous phenomenon of (mini-) organ transformation, i.e. hair follicle cycling. These observations raise the intriguing prospect that feeding of just the right kind of bacteria can exert profound beneficial effects on skin homoeostasis, skin inflammation, hair growth and peripheral tissue responses to perceived stress.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,479
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,299 · 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