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Enregistrement W4200281024 · doi:10.3389/fmed.2021.754959

Alterations in Gastric Mucosal Microbiota in Gastric Carcinogenesis: A Systematic Review and Meta-Analysis

2021· review· en· W4200281024 sur OpenAlexaboutno aff
Yingyun Yang, Ruoyu Ji, Xinyu Zhao, Xinyuan Cao, Qiang Wang, Qingwei Jiang, Yizhen Zhang, Weiyang Zheng, Xi Wu, Aiming Yang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Medicine · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHelicobacter pylori-related gastroenterology studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisMedicineGastroenterologyBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The gastric microbiota profile alters during gastric carcinogenesis. We aimed to identify the alterations in the alpha diversity and relative abundance of bacterial phyla and genera of gastric microbiota in the development of gastric cancer (GC). Methods: The systematic review was performed based on a published protocol with the registration number CRD42020206973. We searched through PubMed, EMBASE and Cochrane databases, as well as conference proceedings and references of review articles (May 2021) for observational studies reporting either the relative abundance of bacterial phyla or genera, or alpha diversity indexes in both GC and non-cancer groups. Selection of studies and data extraction were performed independently by two researchers, with disagreements resolved through discussion. Risk of bias was assessed using the self-modified Newcastle-Ottawa Scale. Results of random-effects meta-analyses were presented as mean differences (MD). Results: Our systematic review included 751 GC patients and 792 non-cancer patients from 14 case-control studies. Gastric cancer group had fewer operational taxonomic units (OTUs) (MD = −68.52, 95%CI: −126.65 to −10.39) and a lower Simpson index (MD = −0.13, 95%CI: −0.20 to −0.07) compared with non-cancer group. At the phylum level, gastric cancer group had a higher abundance of Firmicutes (MD = 7.11, 95%CI: 1.76 to 12.46). At the genus level, Streptococcus (MD = 3.03, 95%CI: 0.07 to 6.00) and Lactobacillus (MD = 5.15, 95%CI: 1.27 to 9.04) were found to be enriched in GCgroup. The relative abundance of the rest bacterial phyla or genera analyzed in our study did not significantly differ between two groups. Subgroup analyses indicated that the source of samples was the major source of interstudy heterogeneity. Conclusion: This systematic review suggested that gastric microbiota dysbiosis occurred in gastric carcinogenesis, with alpha diversity declined and microbiota composition altered.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,697
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,001
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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