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Enregistrement W3160619174 · doi:10.1016/j.psyneuen.2021.105255

Salivary biomarkers of stress and inflammation in first graders in Côte d′Ivoire: Effects of a probiotic food intervention

2021· article· en· W3160619174 sur OpenAlexaff
Bonnie E. Brett, Bruno K. Koko, Habib O. Y. Doumbia, Frédéric Kouadio Koffi, Savorgnan E. Assa, Kollet Yao Aimé Sylvère Zahé, H Faye-Ketté, Séraphin Kati-Coulibaly, Remco Kort, Wilbert Sybesma, Gregor Reid, Carolina de Weerth

Notice bibliographique

RevuePsychoneuroendocrinology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesJacobs FoundationNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésProbioticPlaceboCote d ivoireRandomized controlled trialSalivaDisadvantagedMedicineInternal medicineEnvironmental healthBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This semi-randomized controlled trial examined the effects of a probiotic food supplement on cortisol and C-reactive protein (CRP) in a sample of 262 four-to seven-year-old children (56% girls) in two economically-disadvantaged schools in an urban setting in Côte d'Ivoire. For one semester, children in one school were randomized to receive a probiotic (N = 79) or placebo (N = 85) fermented dairy food each day they attended school; one child (due to medical reasons) and all children in the other school (N = 98) continued their diets as usual. Children provided two saliva samples at 11:30 on consecutive days at the end of the study. Analyses revealed that the probiotic group had lower cortisol than the placebo or diet-as-usual groups (p = .015); CRP levels were comparable across groups (p = .549). Exploratory analyses suggested that dose and regularity of consumption may impact the biomarkers as well. This study provides the first evidence that a probiotic milk product may lower cortisol in a sample of young, economically-disadvantaged children.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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