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Enregistrement W2611987469 · doi:10.1515/revneuro-2017-0001

Microbiota abnormalities and the therapeutic potential of probiotics in the treatment of mood disorders

2017· review· en· W2611987469 sur OpenAlexaff
Adiel C. Rios, Pawan Kumar Maurya, Mariana Pedrini, Maiara Zeni‐Graiff, Elson Asevedo, Rodrigo B. Mansur, Andréa Wieck, Rodrigo Grassi‐Oliveira, Roger S. McIntyre, Mirian A.F. Hayashi, Elisa Brietzke

Notice bibliographique

RevueReviews in the Neurosciences · 2017
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésMood disordersMoodGut floraIntervention (counseling)Major depressive disorderPsychological interventionDiseaseMedicineBipolar disorderPsychiatryIntensive care medicinePsychologyClinical psychologyImmunologyAnxietyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Major depressive disorder (MDD) and bipolar disorder (BD) are among the leading causes of burden and disability worldwide. Despite intensified research efforts to improve the treatment options and remission rates in mood disorders, no disease modifying treatment exists for these disorders. Accumulating evidence implicates the involvement of the gut microbiota in processes relevant to etiopathology of central nervous system-based disorders. The objective of this article was to critically evaluate the evidence supporting the link between gastrointestinal microbiota and mood disorders and to discuss the potential benefits of using probiotics in the treatment of MDD and BD. The concept of psychobiotics, which is bacterial-based interventions with mental health benefit, is emerging in the field. On the other hand, while probiotics might potentially represent a significant advance, specific roles of microbiota in the pathophysiology of mood disorders still need further investigation along with intervention studies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,429

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,299 · 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.

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

Citations45
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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