Gut microbes in neurocognitive and mental health disorders
Notice bibliographique
Résumé
Introduction As individuals age, the prevalence of neurocognitive and mental health disorders increases. Current biomedical treatments do not completely address the management of these conditions. Despite new pharmacological therapy the challenges of managing these diseases remain.There is increasing evidence that the Gut Microbiome (GM) and microbial dysbiosis contribute to some of the more prevalent mental health and neurocognitive disorders, such as depression, anxiety, obsessive-compulsive disorder (OCD), post-traumatic stress disorder (PTSD), schizophrenia, bipolar disorder (BP), and dementia as well as the behavioural and psychological symptoms of dementia (BPSD) through the microbiota-gut-brain axis.Methodology: Scoping review about the effect of gut microbiota on neurocognitive and mental health disorders.Results This scoping review found there is an evolving evidence of the involvement of the gut microbiota in the pathophysiology of neurocognitive and mental health disorders. This manuscript also discusses how the psychotropics used to treat these conditions may have an antimicrobial effect on GM, and the potential for new strategies of management with probiotics and faecal transplantation.Conclusions This understanding can open up the need for a gut related approach in these disorders as well as unlock the door for the role of gut related microbiota management.KEY MESSAGESChallenges of managing mental health conditions remain in spite of new pharmacological therapy.Gut dysbiosis is seen in various mental health conditions.Various psychotropic medications can have an influence on the gut microbiota by their antimicrobial effect.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».