Gut microbiota dysbiosis in patients with preeclampsia: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Currently, the etiology of preeclampsia (PE) has not been comprehensively clarified. Accumulating evidence indicated that gut microbiota is associated with the onset of PE. Herein, a systematic review was conducted to explore the dysbiosis of gut microbiota in PE patients compared with healthy controls (HCs). Publications were retrieved from Medline, EMBASE, Web of Science and Scopus. Studies comparing the gut microbiota in PE patients to HCs using culture-independent methods were included. Independent quality assessment and data extraction was performed according to PRISMA statement and Newcastle-Ottawa Scale (NOS). In total, six studies with an overall sample size of 416 PE patients and 704 HCs were included. In terms of alpha- and beta-diversity, consistent results reflecting the alteration of gut microbiota in PE patients. Furthermore, Fusobacterium and Ruminococcus enriched, while Lachnospira, Akkermansia, Faecalibacterium, Bifidobacterium and Alistipes were depleted in PE. This systematic review demonstrates significant dysbiosis of gut microbiota in PE patients and confirms that that the possible correlations between gut microbiota dysbiosis and PE onset. However, heterogeneity in results was also identified, alluding more well-designed studies are warranted. Above all, these evidence demonstrates that the gut microbiota may be a potential treatment and prevention target for PE.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».