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Enregistrement W3097912806 · doi:10.4103/ijmbs.ijmbs_102_20

An analysis of gut dysbiosis in obesity, diabetes, and chronic gut conditions

2020· article· en· W3097912806 sur OpenAlexaff
Sama Anvari, Aisha Nazli, Mohamed Sager, Mahmood Akhtar

Notice bibliographique

RevueIbnosina Journal of Medicine and Biomedical Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensMcMaster University Medical CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDysbiosisDiabetes mellitusGut floraObesityInternal medicineImmunologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Gut dysbiosis is an imbalance in the microbial communities of the intestine and has been associated with numerous chronic diseases. Objectives: We aimed to compare gut dysbiosis within and across various disease states (Crohn's disease [CD], colorectal cancer [CRC], irritable bowel syndrome [IBS], and type 2 diabetes mellitus [T2DM], and obesity). Materials and Methods: Assessing comparative studies which examined levels of bacterial phyla in cases and controls. PubMed and Web of Science were searched to identify relevant studies, in which human fecal samples were used to analyze microbial flora. Results: Twenty-one studies were included, which met inclusion and exclusion criteria. Three studies were included assessing IBS, which found a decrease in Bacteroidetes in the IBS population, but inconsistent findings for other phyla. Six studies were included assessing obesity, and no consistent patterns emerged. Five studies were included examining T2DM, which found a consistent decrease in the Firmicutes/Bacteroidetes ratio in cases as compared to controls. No patterns were found for other phyla. Three studies were included examining CD, and five examining CRC. Conclusions: No consistent patterns were found for either of these diseases. While some patterns were found in bacterial phyla distribution, there were few commonalities, even in same-system disorders. However, uncovering underlying dysbiosis patterns shows great promise in furthering the understanding of disease pathogenesis and the potential for new therapeutic and diagnostic interventions. Further systematic reviews and well-controlled studies are warranted.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0170,015
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,307 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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