FODMAPs alter symptoms and the metabolome of patients with IBS: a randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To gain mechanistic insights, we compared effects of low fermentable oligosaccharides, disaccharides and monosaccharides and polyols (FODMAP) and high FODMAP diets on symptoms, the metabolome and the microbiome of patients with IBS. DESIGN: We performed a controlled, single blind study of patients with IBS (Rome III criteria) randomised to a low (n=20) or high (n=20) FODMAP diet for 3 weeks. Symptoms were assessed using the IBS symptom severity scoring (IBS-SSS). The metabolome was evaluated using the lactulose breath test (LBT) and metabolic profiling in urine using mass spectrometry. Stool microbiota composition was analysed by 16S rRNA gene profiling. RESULTS: production in the low FODMAP compared with the high FODMAP group. Metabolic profiling of urine showed groups of patients with IBS differed significantly after the diet (p<0.01), with three metabolites (histamine, p-hydroxybenzoic acid, azelaic acid) being primarily responsible for discrimination between the two groups. Histamine, a measure of immune activation, was reduced eightfold in the low FODMAP group (p<0.05). Low FODMAP diet increased Actinobacteria richness and diversity, and high FODMAP diet decreased the relative abundance of bacteria involved in gas consumption. CONCLUSIONS: IBS symptoms are linked to FODMAP content and associated with alterations in the metabolome. In subsets of patients, FODMAPs modulate histamine levels and the microbiota, both of which could alter symptoms. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT01829932.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».