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Enregistrement W2085916654 · doi:10.1111/aji.12086

The Rationale for Probiotics Improving Reproductive Health and Pregnancy Outcome

2013· review· en· W2085916654 sur OpenAlexafffund
Jennifer Reid, Jordan E. Bisanz, Marc Monachese, Jeremy P. Burton, Gregor Reid

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Reproductive Immunology · 2013
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive tract infections research
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of GuelphLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchDanoneBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésPregnancyProbioticIntensive care medicineMedicineReproductive healthMicrobiomeDisadvantagedImmunityEnvironmental healthImmunologyBiologyImmune systemBioinformaticsPopulationEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PROBLEM: Medical problems of most importance to reproductive health of women differ to some extent between the developed world and resource-disadvantaged countries. Nevertheless, many share a common link in microbial involvement. METHOD OF STUDY: A review of the peer-reviewed literature on microbiota, probiotics, and reproductive health. RESULTS: Indigenous and probiotic lactobacilli express properties antagonistic to pathogens, but complementary to host immunity. These organisms are associated with conception, reducing the risk of infection, as well as potentially lowering the risk of a number of complications of pregnancy that otherwise lead to maternal and infant mortality and morbidity. CONCLUSIONS: The ability to manipulate the microbiome and to improve immunity through probiotics holds much promise. The lack of improvements over the past 40 years in managing urogenital infections in women is incomprehensible. Support for innovative diagnostic and treatment options is needed, including testing and implementing probiotic therapies, especially for women with poor access to healthcare and good nutrition.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations51
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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