Gut metabolites and inflammation factors in non-alcoholic fatty liver disease: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
The interaction of gut microbiota, related metabolites and inflammation factors with nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) remains unclearly defined. The aim of this systematic review and meta-analysis was to synthesize previous study findings to better understand this interaction. Relevant research articles published not later than September, 2019 were searched in the following databases: Web of Science, PubMed, Embase, and Cochrane Library. The search strategy and inclusion criteria for this study yielded a total of 47 studies, of which only 11 were eligible for meta-analysis. The narrative analysis of these articles found that there is interplay between the key gut microbiota, related metabolites and inflammation factors, which modulate the development and progression of NAFLD. In addition, the results of meta-analysis showed that probiotic supplementation significantly decreased tumor necrosis factor-α (TNF-α) in NAFLD patients (standardized mean difference (SMD) = -0.52, confidence interval (CI): -0.86 to -0.18, and p = 0.003) and C-reactive protein (CRP) (SMD = -0.62, CI: -0.80 to -0.43, and p < 0.001). However, whether therapies can target TNF-α and CRP in order treat NAFLD still needs further investigation. Therefore, these results suggest that the interaction of the key gut microbiota, related metabolites and inflammation factors with NAFLD may provide a novel therapeutic target for the clinical and pharmacological treatment of NAFLD.
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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 | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».