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Enregistrement W3133405604 · doi:10.3390/microorganisms9020413

Obesity, Early Life Gut Microbiota, and Antibiotics

2021· review· en· W3133405604 sur OpenAlexafffund
Alyssa T. Wilkins, Raylene A. Reimer

Notice bibliographique

RevueMicroorganisms · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDysbiosisGut floraAntibioticsObesityMedicineIntensive care medicineImmunologyBiologyInternal medicineMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity is a major public health problem that continues to be one of the leading risk factors for premature death. Early life is a critical period of time when the gut microbiota and host metabolism are developing in tandem and significantly contribute to long-term health outcomes. Dysbiosis of the gut microbiota, particularly in early life, can have detrimental effects on host health and increase the susceptibility of developing obesity later in life. Antibiotics are an essential lifesaving treatment; however, their use in early life may not be without risk. Antibiotics are a leading cause of intestinal dysbiosis, and early life administration is associated with obesity risk. The following review explores the relevant literature that simultaneously examines antibiotic-induced dysbiosis and obesity risk. Current evidence suggests that disruptions to the composition and maturation of the gut microbiota caused by antibiotic use in early life are a key mechanism linking the association between antibiotics and obesity. Without compromising clinical practice, increased consideration of the long-term adverse effects of antibiotic treatment on host health, particularly when used in early life is warranted. Novel adjunct interventions should be investigated (e.g., prebiotics) to help mitigate metabolic risk when antibiotic treatment is clinically necessary.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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