Alterations of Gut Microbiota in Patients With Irritable Bowel Syndrome Based on 16S rRNA-Targeted Sequencing: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Alterations of gut microbiota have been thought to be associated with irritable bowel syndrome (IBS). Many studies have reported significant alterations of gut microbiota in patients with IBS based on 16S ribosomal RNA-targeted sequencing. However, results from these studies are inconsistent or even contradictory. We performed a systematic review to explore the alterations of gut microbiota in patients with IBS compared with healthy controls (HCs). METHODS: The databases PubMed, Cochrane Library, Web of Science, and Embase were searched for studies published until February 28, 2018, for case-control studies detecting gut microbiota in patients with IBS. Methodological quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. The α-diversity and alterations of gut microbiota in patients with IBS compared with HCs were analyzed. RESULTS: Sixteen articles involving 777 patients with IBS and 461 HCs were included. Quality assessment scores of the studies ranged from 5 to 7. For most studies, patients with IBS had a lower α-diversity than HCs in both fecal and mucosal samples. Relatively consistent changes in fecal microbiota for patients with IBS included increased Firmicutes, decreased Bacteroidetes, and increased Firmicutes:Bacteroidetes ratio at the phylum level, as well as increased Clostridia and Clostridiales, decreased Bacteroidia and Bacteroidales at lower taxonomic levels. Results for mucosal microbiota were inconsistent. CONCLUSIONS: Alterations of gut microbiota exist in patients with IBS and have significant association with the development of IBS. Further studies are needed to draw conclusions about gut microbiota changes in patients with IBS. TRANSLATIONAL IMPACT: This knowledge might improve the understanding of microbial signatures in patients with IBS and would guide future therapeutic strategies.
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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) | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 ».