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Enregistrement W3012319749

Gut microbiome: pertinence in fibromyalgia.

2020· article· en· W3012319749 sur OpenAlexaff
Amir Minerbi, Mary‐Ann Fitzcharles

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrobiomeFibromyalgiaMedicineGut floraDiseaseIrritable bowel syndromeMoodPathogenesisGut microbiomeMood disordersHost (biology)Chronic painImmunologyBioinformaticsAnxietyBiologyPsychiatryInternal medicineEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The human gut microbiome constitutes a diverse and dynamic community of microorganisms that inhabit the digestive tract. In recent years, there is growing appreciation for the role of the gut microbiome in host health and disease. Gut bacteria are involved in the pathogenesis of numerous medical conditions in a variety of medical fields including gastroenterology, metabolic, rheumatologic, neurologic and psychiatric disorders. Recently, evidence is mounting that gut bacteria could also play a role in chronic pain and specifically fibromyalgia (FM). The composition of the gut bacterial community is altered in individuals with FM, with an altered abundance of a small subset of bacterial species. Some of these species, either with increased or decreased abundance in patients, have established metabolic activity which could have pertinence in the expression of FM symptoms. The putative mechanisms which could allow these bacterial species to affect pain, fatigue, mood and other symptoms include the entry of short-chain-fatty-acids, bile acids, neurotransmitters and bacterial antigens into the host circulation. While these are merely the first steps in understanding the role of the gut microbiome in chronic pain and specifically FM, one might envision exciting future perspectives for better mechanistic understanding of FM, for the development of objective diagnostic aids and potentially for new therapeutic modalities.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,196 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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