Impact of Dietary Patterns on H. pylori Infection and the Modulation of Microbiota to Counteract Its Effect. A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Helicobacter pylori (H. pylori) is a Gram-negative bacterium that colonizes the stomach and can induce gastric disease and intra-gastric lesions, including chronic gastritis, peptic ulcers, gastric adenocarcinoma, and mucosa-associated lymphoid tissue lymphoma. This bacterium is responsible for long-term complications of gastric disease. The conjunction of host genetics, immune response, bacterial virulence expression, diet, micronutrient availability, and microbiome structure influence the disease outcomes related to chronic H. pylori infection. In this regard, the consumption of unhealthy and unbalanced diets can induce microbial dysbiosis, which infection with H. pylori may contribute to. However, to date, clinical trials have reported controversial results and current knowledge in this field is inconclusive. Here, we review preclinical studies concerning the changes produced in the microbiota that may be related to H. pylori infection, as well as the involvement of diet. We summarize and discuss the last approaches based on the modulation of the microbiota to improve the negative impact of H. pylori infection and their potential translation from bench to bedside.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».