Swimming and the human microbiome at the intersection of sports, clinical, and environmental sciences: A scoping review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
The human microbiota is comprised of more than 10–100 trillion microbial taxa and symbiotic cells. Two major human sites that are host to microbial communities are the gut and the skin. Physical exercise has favorable effects on the structure of human microbiota and metabolite production in sedentary subjects. Recently, the concept of “athletic microbiome” has been introduced. To the best of our knowledge, there exists no review specifically addressing the potential role of microbiomics for swimmers, since each sports discipline requires a specific set of techniques, training protocols, and interactions with the athletic infrastructure/facility. Therefore, to fill in this gap, the present scoping review was undertaken. Four studies were included, three focusing on the gut microbiome, and one addressing the skin microbiome. It was found that several exercise-related variables, such as training volume/intensity, impact the athlete’s microbiome, and specifically the non-core/peripheral microbiome, in terms of its architecture/composition, richness, and diversity. Swimming-related power-/sprint- and endurance-oriented activities, acute bouts and chronic exercise, anaerobic/aerobic energy systems have a differential impact on the athlete’s microbiome. Therefore, their microbiome can be utilized for different purposes, including talent identification, monitoring the effects of training methodologies, and devising ad hoc conditioning protocols, including dietary supplementation. Microbiomics can be exploited also for clinical purposes, assessing the effects of exposure to swimming pools and developing potential pharmacological strategies to counteract the insurgence of skin infections/inflammation, including acne. In conclusion, microbiomics appears to be a promising tool, even though current research is still limited, warranting, as such, further studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».