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Enregistrement W3124427543 · doi:10.1186/s12916-021-01910-z

When a pandemic and an epidemic collide: COVID-19, gut microbiota, and the double burden of malnutrition

2021· article· en· W3124427543 sur OpenAlexafffund
Paula Littlejohn, B. Brett Finlay

Notice bibliographique

RevueBMC Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésOvernutritionMalnutritionMedicineMicrobiomePandemicEnvironmental healthGut floraDysbiosisObesityDouble burdenDiseaseOverweightImmunologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BiologyInfectious disease (medical specialty)Bioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is estimated that the COVID-19 pandemic will drastically increase all forms of malnutrition. Of particular concern, yet understated, is the potential to increase the double burden of malnutrition (DBM) epidemic. This coexistence of undernutrition together with overweight and obesity, or diet-related non-communicable disease (NCD), within low- to middle-income countries (LMICs) is increasing rapidly. Although multiple factors contribute to the DBM, food insecurity (FI) and gut microbiota dysbiosis play a crucial role. Both under- and overnutrition have been shown to be a consequence of food insecurity. The gut microbiota has also been recently implicated in playing a role in under- and overnutrition, with altered community structure and function common to both. The pandemic has already caused significant shifts in food availability which has immediate effects on the gut microbiome. In this opinion paper, we discuss how COVID-19 may indirectly exacerbate the DBM through food insecurity and the gut microbiome. MAIN TEXT: The World Food Programme (WFP) estimates that 265 million people in LMICs will experience acute hunger in 2020 due to the pandemic, nearly doubling the original projection of 135 million. Global border closures to food trade, loss of food production, and stark decline in household income will exacerbate starvation while simultaneously necessitating that families resort to calorie-dense, nutrient-poor foods, thereby increasing obesity. While food insecurity, which is the persistent lack of consistent access to adequate and nutrient-rich foods, will primarily drive nutrition behavior, the gut microbiome is perhaps a key biological mechanism. Numerous human and animal studies describe low diversity and an increase in inflammatory species as characteristic features of the undernourished and overnourished gut microbiota. Indeed, fecal transplant studies show that microbiota transfer from undernourished and overnourished humans to germ-free mice lacking a microbiome transfers the physical and metabolic phenotype, suggesting a causal role for the microbiota in under- and overnutrition. The observed microbiome dysbiosis within severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) coupled with the DBM presents a viscous cycle. CONCLUSION: Low- to mid-income countries will likely see an increase in the DBM epidemic. Providing access to nutritious foods and protecting individuals' gut microbiome to "flatten the curve" of the DBM trajectory should be prioritized.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,004

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations51
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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