The Urinary Microbiome in Interstitial Cystitis/Bladder Pain Syndrome? A Critical Look at the Evidence
Notice bibliographique
Résumé
No AccessJournal of UrologyJU Forum1 Nov 2021The Urinary Microbiome in Interstitial Cystitis/Bladder Pain Syndrome? A Critical Look at the Evidence Isobel Walton and J. Curtis Nickel Isobel WaltonIsobel Walton University of St. Andrews School of Medicine, Scotland, United Kingdom and J. Curtis NickelJ. Curtis Nickel †Correspondence: Department of Urology, Queen's University, Kingston Health Sciences Centre, 76 Stuart St., Kingston, Ontario, Canada K7L 2V7 telephone: 613-548-2497; E-mail Address: [email protected] http://orcid.org/0000-0002-4865-7293 Queen's University, Kingston, Canada View All Author Informationhttps://doi.org/10.1097/JU.0000000000001947AboutFull TextPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissionsReprints ShareFacebookLinked InTwitterEmail References 1. : Alterations of microbiota in urine from women with interstitial cystitis. BMC Microbiol 2012; 12: 205. Google Scholar 2. : The vaginal and urinary microbiomes in premenopausal women with interstitial cystitis/bladder pain syndrome as compared to unaffected controls: a pilot cross-sectional study. Front Cell Infect Microbiol 2019; 9: 92. Google Scholar 3. : Female lower urinary tract microbiota do not associate with IC/PBS symptoms: a case-controlled study. Int Urogynecol J 2019; 30: 1835. Google Scholar 4. : A culture-independent analysis of the microbiota of female interstitial cystitis/bladder pain syndrome participants in the MAPP research network. J Clin Med 2019; 8: 14. Google Scholar 5. : Urinary microbiome and cytokine levels in women with interstitial cystitis. Obstet Gynecol 2017; 129: 500. Google Scholar 6. : Cultivable bacteria in urine of women with interstitial cystitis: (not) what we expected. Female Pelvic Med Reconstr Surg 2021; 27: 322. Google Scholar Supported in part by the Canada Institutes of Health (CIHR) Canada Research Chair Progam (CRC) and University of St. Andrews, Scotland. © 2021 by American Urological Association Education and Research, Inc.FiguresReferencesRelatedDetails Volume 206Issue 5November 2021Page: 1087-1090 Advertisement Copyright & Permissions© 2021 by American Urological Association Education and Research, Inc.AcknowledgmentsSupported in part by the University of St. Andrews School of Medicine and the Canadian Institutes of Health Research (CIHR) Canada Research Chair (CRC) Program.MetricsAuthor Information Isobel Walton University of St. Andrews School of Medicine, Scotland, United Kingdom More articles by this author J. Curtis Nickel Queen's University, Kingston, Canada †Correspondence: Department of Urology, Queen's University, Kingston Health Sciences Centre, 76 Stuart St., Kingston, Ontario, Canada K7L 2V7 telephone: 613-548-2497; E-mail Address: [email protected] Previously received funding from NIH/NIDDK in the same field, but this present project was not funded by NIH/NIDDK. Current consultant and researcher for MicroGenDx. More articles by this author Expand All Supported in part by the Canada Institutes of Health (CIHR) Canada Research Chair Progam (CRC) and University of St. Andrews, Scotland. Advertisement PDF downloadLoading ...
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».