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Enregistrement W2145536121 · doi:10.1139/w10-061

Development and pilot evaluation of a novel probiotic mixture for the management of seasonal allergic rhinitis

2010· article· en· W2145536121 sur OpenAlexaffvenue
Tara E. Koyama, Pirkka V. Kirjavainen, Cale Fisher, Kingsley C. Anukam, Kelly Summers, Sharareh Hekmat, Gregor Reid

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProbioticBiologyMicrobiologyBiotechnologyFood scienceMedicineBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microbial exposure may direct the immune system away from allergic-type responses, but until now probiotic interventions have had limited success in the prevention and treatment of allergic diseases. In this study, a novel probiotic mixture was specifically created based on preliminary in vitro investigations on pollen-induced immune responses. A mixture with Lactobacillus rhamnosus GR-1 and a novel fecal Bifidobacterium adolescentis isolate was formulated into a yogurt and tested for its effects in 36 subjects with allergic rhinitis over 2 pollen seasons in a double-blind, placebo-controlled trial. The new formulation was well tolerated, but did not have significant effects on the quality of life scores, use of antihistamines, or eosinophil cationic protein concentration in nasal lavage. However, at the end of the grass pollen season, serum IL-10 and IL-12 levels were increased in the probiotic group compared to the controls. During the ragweed season, the serum TGF-β levels were significantly higher in the probiotic group than in the controls. In conclusion, the novel probiotic formulation had potentially desirable effects on the cytokine profile of patients with allergic rhinitis, but provided few clinical benefits. The study highlights the challenges in designing efficient immunomodulatory probiotic therapies based upon in vitro findings.

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

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations39
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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