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Enregistrement W2805304181 · doi:10.1097/mcg.0000000000001064

Influence of Probiotics Administration on Gut Microbiota Core

2018· review· en· W2805304181 sur OpenAlexafffund
Silvia Falcinelli, Ana Rodiles, Azadeh Hatef, Simona Picchietti, Lina Cossignani, Daniel L. Merrifield, Suraj Unniappan, Oliana Carnevali

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Gastroenterology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGut floraProbioticMedicineLipid metabolismObesityGut microfloraPhysiologyBiologyImmunologyInternal medicineBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An increasing number of studies has shown that dietary probiotics exert beneficial health effects in both humans and animals. It is well established that gut microbiota play a pivotal role in regulating host metabolism, and a growing number of studies has elucidated that probiotics positively interfere with gut microbiota. Accumulating evidence shows that probiotics, through their metabolic activity, produce metabolites that in turn contribute to positively affect host physiology. For these reasons, probiotics have shown significant potential as a therapeutic tool for a diversity of diseases, but the mechanisms through which probiotics act has not been fully elucidated yet. The goal of this review was to provide evidence on the effects of probiotics on gut microbiota changes associated with host metabolic variations, specifically focusing on feed intake and lipid and glucose metabolism. In addition, we review probiotic interaction with the gut microbiota. The information collected here will give further insight into the effects of probiotics on the gut microbiota and their action on metabolite release, energy metabolism, and appetite. This information will help to improve knowledge to find better probiotic therapeutic strategies for obesity and eating disorders.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,690
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,357 · 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'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

Citations77
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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