You are what you eat: preliminary evidence of associations between dietary habits and oral microbiota composition in early childhood
Notice bibliographique
Résumé
Background: Oral microbiota composition and diversity differ between obese and non-obese individuals. However, the associations between lifestyle habits (implicated in the pathogenesis of obesity) and the oral microbiota remain uncertain, particularly among children. \n \n Objective: To explore the associations between oral microbiota diversity and lifestyle habits among 8-10 year-old children. \n \n Methods: Data stem from the baseline assessment of the QUALITY cohort, a prospective cohort study of 630 children aged 8-10 years at recruitment, with a parental history of obesity. Lifestyle habits assessed include: physical activity by 7-day accelerometry, self-reported screen time, and dietary intake by 3 non-consecutive 24h dietary recalls. Fitness was measured by VO2peak. 16S-rRNA based microbial profiling of oral plaque samples obtained from 80 participants (40 normal weight, 40 overweight/obese) were performed to determine the diversity of the oral microbiota. Measures of diversity include Observed OTUs, Chao1, Shannon and Simpson reciprocal indices. Pearson's correlations assessed associations between diversity indices and lifestyle habits. \n \n Results: Percent carbohydrate intake was positively correlated with all measures of diversity (Obs OTUs r=0.22, P=0.06; Chao1 r=0.23, P=0.042; Shannon r=0.19, P=0.096; Simpson reciprocal r=0.20, P=0.076). Conversely, while not reaching statistical significance, modest negative correlations between total dietary fat and saturated dietary fat consumption and measures of oral microbiota diversity were noted (r = -0.14 to -0.17 across all indices). Physical activity, fitness and screen time were not associated with oral microbiota diversity at 8-10 yr. \n \n Conclusions: These preliminary findings suggest that dietary intake in childhood is associated with the bacterial diversity of the oral cavity.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».