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Enregistrement W2922534379 · doi:10.15698/mic2019.04.673

Forty-five-year evolution of probiotic therapy

2019· review· en· W2922534379 sur OpenAlexafffund
Scarlett Puebla-Barragan, Gregor Reid

Notice bibliographique

RevueMicrobial Cell · 2019
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésProbioticHuman healthMicrobiomeBiotechnologyIntensive care medicineBiologyMedicineBioinformaticsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the past forty-five years, the field of probiotics has grown from a handful of laboratory studies and clinical ideas into a legitimate research and translational entity conferring multiple benefits to humans around the world. This has been founded upon three principles: (i) the need for alterna-tives to drugs that either have sub-optimal efficacy or severe adverse effects; (ii) a growing interest in natural products and microbes, in particular cata-lyzed by studies showing the extent of microbes within humans and on our planet; and (iii) evidence on the genetics and metabolic properties of probi-otic strains, and clinical studies showing their effectiveness. While some man-ufacturers have sadly taken advantage of the market growth to sell supple-ments and foods they term probiotic, without the necessary human study evidence, there are more and more companies basing their formulations on science. Adherence to the definition of what constitutes a probiotic, conclu-sions based on tested products not generalizations of the whole field, and applications emanating from microbiome research identifying new strains that provide benefits, will make the next forty-five years significantly changed approaches to health management. Exciting applications will emerge for car-diovascular, urogenital, respiratory, brain, digestive and skin health, detoxifi-cation, as well as usage across the world's ecosystems.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,207 · 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'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

Citations55
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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