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Enregistrement W3190582024 · doi:10.7759/cureus.16808

Correlation Between the Gut Microbiome and Immunotherapy Response in Inflammatory Bowel Disease: A Systematic Review of the Literature

2021· review· en· W3190582024 sur OpenAlexaboutno aff
Katarzyna Karpinska-Leydier, Jashvini Amirthalingam, Khadija Alshowaikh, Anuruddhika Iroshani Jayarathna, Divya Salibindla, Gokul Paidi, Huseyin Ekin Ergin

Notice bibliographique

RevueCureus · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSystematic reviewChecklistDiseaseDysbiosisInflammatory bowel diseaseCochrane LibraryMEDLINEMedicineMicrobiomeCritical appraisalIntensive care medicineBioinformaticsMeta-analysisBiologyInternal medicineAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inflammatory bowel disease (IBD) is an autoimmune disease associated with dysbiosis within the gastrointestinal tract. Characteristic taxonomic shifts of microbial populations are observed in disease progression and remission; however, despite similarities, there are many differences among individuals presenting with IBD including IBD subset, clinical course, and response to therapy. Much is still unknown about how these taxonomic shifts interact with immunotherapy and how genetic variants contribute. In this systematic review, we aimed to compile information on the interactions of the gut microbiome with immunotherapy in the course of disease and treatment of IBD patients. This systematic review was conducted as per the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines and the PubMed database was methodically screened for literature search including keywords and Medical Subject Headings (MeSH) terms for relevant articles. The quality appraisal was completed using the Cochrane Tool, Newcastle-Ottawa checklist, and the Scale for the Assessment of Narrative Review Articles (SANRA) checklist, as appropriate, and 11 relevant articles were included in this systematic review. Our review concludes that although there are characteristic taxonomic shifts between diseased and healthy patients, genetic variants are an important consideration in the predictive quality of disease and treatment decisions. The comparison between interactions of microbial populations and treatment in addition to the role of genetic variants may provide insight into treatment non-responders. Due to our limitations in current knowledge including the complexity of the microcosm, ethnic genetic variations among human populations, and our focus on relevant articles published in English over the past six years, we may have missed relevant studies. Future studies should focus on the comparison between Western and other cultural populations as well as further implementation of Genome-Wide Association Studies (GWAS) in clinical predictability.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,010
Bibliométrie0,0100,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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