Can we prevent allergic disease? Understanding the links between the early life microbiome and allergic diseases of childhood
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The microbiome and immune system are intrinsically linked, and during infancy these crucial biological systems undergo a concurrent and expansive maturation process. As these maturation processes progress, some children develop a sequence of IgE-mediated immune disorders termed the 'Allergic March', and unfortunately the prevalence of these lifelong and burdensome allergic conditions has increased over the past half century. Our current treatment strategies are unable to prevent or cure components of the Allergic March. However, recent discoveries have enhanced our mechanistic understanding of early-life microbiota-immune interactions with exciting implications for preventing these allergic disorders. RECENT FINDINGS: The current review will detail recent literature regarding perinatal factors (e.g. birth mode, antibiotic exposure, breastmilk seeding of the microbiota, built environment) that shape the infant gut microbiota composition. Furthermore, we will discuss new findings that have highlighted immune cells which are particularly sensitive to microbial influences in utero and during the early-life window of development. SUMMARY: As our understanding of the dynamic relationship between the developing infant microbiota and immune system grows, a priority toward preserving critical early-life interactions may provide life-long protection to these diseases in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».