Insights into the Impact of Microbiota in the Treatment of NAFLD/NASH and Its Potential as a Biomarker for Prognosis and Diagnosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is an increasing cause of chronic liver illness associated with obesity and metabolic disorders, such as hypertension, dyslipidemia, or type 2 diabetes mellitus. A more severe type of NAFLD, non-alcoholic steatohepatitis (NASH), is considered an ongoing global health threat and dramatically increases the risks of cirrhosis, liver failure, and hepatocellular carcinoma. Several reports have demonstrated that liver steatosis is associated with the elevation of certain clinical and biochemical markers but with low predictive potential. In addition, current imaging methods are inaccurate and inadequate for quantification of liver steatosis and do not distinguish clearly between the microvesicular and the macrovesicular types. On the other hand, an unhealthy status usually presents an altered gut microbiota, associated with the loss of its functions. Indeed, NAFLD pathophysiology has been linked to lower microbial diversity and a weakened intestinal barrier, exposing the host to bacterial components and stimulating pathways of immune defense and inflammation via toll-like receptor signaling. Moreover, this activation of inflammation in hepatocytes induces progression from simple steatosis to NASH. In the present review, we aim to: (a) summarize studies on both human and animals addressed to determine the impact of alterations in gut microbiota in NASH; (b) evaluate the potential role of such alterations as biomarkers for prognosis and diagnosis of this disorder; and (c) discuss the involvement of microbiota in the current treatment for NAFLD/NASH (i.e., bariatric surgery, physical exercise and lifestyle, diet, probiotics and prebiotics, and fecal microbiota transplantation).
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle