Microbiota and Probiotics in the Treatment of Inflammatory Bowel Disease: A Summary of the Clinical Literature
Notice bibliographique
Résumé
The mammalian intestinal tract contains a complex and diverse society of both pathogenic and non-pathogenic bacteria. While it is estimated that there are more than 400 bacterial species inhabiting the human intestinal tract, many of these are uncultivated microorganisms that have complex interactions with other microflora and their host. Recent advances in molecular biology and genetics will facilitate the identification of some unknown organisms through the science of metagenomics. Subsequent analyses of genetic code may inform microbiologists how to create suitable culture conditions for these unknown organisms to facilitate further study and characterization. Although environmental factors and the genetic make-up of the host can modulate the distribution of microbial strains, diet appears to be a major factor in regulating the concentration of individual species of microorganisms that colonize the gut. In addition, several gastrointestinal diseases have been associated with imbalances in the endogenous microflora population. Recent research has classified three distinct groups of intestinal microorganisms: (1) pathogenic, (2) neutral or innocuous, and (3) beneficial microorganisms. This review focuses on known microbiota imparting a protective or curative effect when the gut environment is challenged. These probiotic microorganisms have a potential therapeutic role in the maintenance of human health and the treatment of various gastrointestinal diseases. Through the examination of results obtained from high-quality open-label studies and controlled trials, the value of probiotic therapy in a variety of gastrointestinal diseases is discussed and areas for future research are identified.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».