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Enregistrement W2079150934 · doi:10.4161/gmic.29417

The microbiota-gut-brain axis in functional gastrointestinal disorders

2014· review· en· W2079150934 sur OpenAlexafffund
Giada De Palma, Stephen M. Collins, Přemysl Berčík

Notice bibliographique

RevueGut Microbes · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal motility and disorders
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésIrritable bowel syndromeGut–brain axisGut floraFunctional gastrointestinal disorderBiologyPathophysiologyBioinformaticsMedicineInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Functional gastrointestinal disorders (FGIDs) are highly prevalent and pose a significant burden on health care and society, and impact patients' quality of life. FGIDs comprise a heterogeneous group of disorders, with unclear underlying pathophysiology. They are considered to result from the interaction of altered gut physiology and psychological factors via the gut-brain axis, where brain and gut symptoms are reciprocally influencing each other's expression. Intestinal microbiota, as a part of the gut-brain axis, plays a central role in FGIDs. Patients with Irritable Bowel Syndrome, a prototype of FGIDs, display altered composition of the gut microbiota compared with healthy controls and benefit, at the gastrointestinal and psychological levels, from the use of probiotics and antibiotics. This review aims to recapitulate the available literature on FGIDs and microbiota-gut-brain axis.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,270 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations157
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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