The Gut Microbiome and Mental Health: What Should We Tell Our Patients?: Le microbiote Intestinal et la Santé Mentale : que Devrions-Nous dire à nos Patients?
Notice bibliographique
Résumé
The gut microbiome as a potential therapeutic target for mental illness is a hot topic in psychiatry. Trillions of bacteria reside in the human gut and have been shown to play a crucial role in gut-brain communication through an influence on neural, immune, and endocrine pathways. Patients with various psychiatric disorders including depression, bipolar disorder, schizophrenia, and autism spectrum disorder have been shown to have significant differences in the composition of their gut microbiome. Enhancing beneficial bacteria in the gut, for example, through the use of probiotics, prebiotics, or dietary change, has the potential to improve mood and reduce anxiety in both healthy people and patient groups. Much attention is being given to this subject in the general media, and patients are becoming increasingly interested in the potential to treat mental illness with microbiome-based therapies. It is imperative that those working with people with mental illness are aware of the rationale and current evidence base for such treatment strategies. In this review, we provide an overview of the gut microbiome, what it is, and what it does in relation to gut-brain communication and psychological function. We describe the fundamental principles and basic techniques used in microbiome-gut-brain axis research in an accessible way for a clinician audience. We summarize the current evidence in relation to microbiome-based strategies for various psychiatric disorders and provide some practical advice that can be given to patients seeking to try a probiotic for mental health benefit.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».