Current update and future directions on gut microbiome and nephrolithiasis
Notice bibliographique
Résumé
The incidence of nephrolithiasis is increasing worldwide. Understanding how gut microbiome influences oxalate homeostasis has the potential to offer new strategies to prevent nephrolithiasis. The literature was reviewed to gather the evidence on the association between gut microbiome, hyperoxaluria and nephrolithiasis, and to identify the therapeutic interventions focused on the gut microbiome that could decrease hyperoxaluria and prevent nephrolithiasis. Gut microbiome is constituted by a plethora of microbiota including Oxalobacter formigenes (Oxf) and lactobacilli. Oxf can degrade dietary oxalate and induce enteral oxalate secretion. Animal studies suggested an association between oral Oxf supplementation and a decrease in hyperoxaluria. However, human studies have showed inconsistent results. Oral supplementation of lactobacilli did not show benefit in decreasing the hyperoxaluria. Antibiotic exposure, by affecting the gut microbiome, has been associated with an increase in nephrolithiasis. In vivo studies suggest fecal transplantation as a potential treatment option for reducing nephrolithiasis, but needs further evaluation in clinical studies. The current evidence suggests an association between gut microbiome and nephrolithiasis. However, the strategies focused on modulating gut microbiome for decreasing hyperoxaluria and preventing nephrolithiasis need further research. Judicious use of antibiotics in those predisposed to nephrolithiasis offers a preventative strategy for decreasing nephrolithiasis.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,006 |
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 ».