Intricate Connections between the Microbiota and Endometriosis
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
Imbalances in gut and reproductive tract microbiota composition, known as dysbiosis, disrupt normal immune function, leading to the elevation of proinflammatory cytokines, compromised immunosurveillance and altered immune cell profiles, all of which may contribute to the pathogenesis of endometriosis. Over time, this immune dysregulation can progress into a chronic state of inflammation, creating an environment conducive to increased adhesion and angiogenesis, which may drive the vicious cycle of endometriosis onset and progression. Recent studies have demonstrated both the ability of endometriosis to induce microbiota changes, and the ability of antibiotics to treat endometriosis. Endometriotic microbiotas have been consistently associated with diminished Lactobacillus dominance, as well as the elevated abundance of bacterial vaginosis-related bacteria and other opportunistic pathogens. Possible explanations for the implications of dysbiosis in endometriosis include the Bacterial Contamination Theory and immune activation, cytokine-impaired gut function, altered estrogen metabolism and signaling, and aberrant progenitor and stem-cell homeostasis. Although preliminary, antibiotic and probiotic treatments have demonstrated efficacy in treating endometriosis, and female reproductive tract (FRT) microbiota sampling has successfully predicted disease risk and stage. Future research should aim to characterize the “core” upper FRT microbiota and elucidate mechanisms behind the relationship between the microbiota and endometriosis.
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.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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