Impact of Fecal Microbiota Transplantation on Obesity and Metabolic Syndrome—A Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Fecal microbiota transplantation (FMT) is a gut microbial-modulation strategy that has been investigated for the treatment of a variety of human diseases, including obesity-associated metabolic disorders. This study appraises current literature and provides an overview of the effectiveness and limitations of FMT as a potential therapeutic strategy for obesity and metabolic syndrome (MS). Five electronic databases and two gray literature sources were searched up to 10 December 2018. All interventional and observational studies that contained information on the relevant population (adult patients with obesity and MS), intervention (receiving allogeneic FMT) and outcomes (metabolic parameters) were eligible. From 1096 unique citations, three randomized placebo-controlled studies (76 patients with obesity and MS, body mass index = 34.8 ± 4.1 kg/m2, fasting plasma glucose = 5.8 ± 0.7 mmol/L) were included for review. Studies reported mixed results with regards to improvement in metabolic parameters. Two studies reported improved peripheral insulin sensitivity (rate of glucose disappearance, RD) at 6 weeks in patients receiving donor FMT versus patients receiving the placebo control. In addition, one study observed lower HbA1c levels in FMT patients at 6 weeks. No differences in fasting plasma glucose, hepatic insulin sensitivity, body mass index (BMI), or cholesterol markers were observed between two groups across all included studies. While promising, the influence of FMT on long-term clinical endpoints needs to be further explored. Future studies are also required to better understand the mechanisms through which changes in gut microbial ecology and engraftment of microbiota affect metabolic outcomes for patients with obesity and MS. In addition, further research is needed to better define the optimal fecal microbial preparation, dosing, and method of delivery.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle