MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4295008668 · doi:10.1016/j.jshs.2022.09.002

Unlocking a novel determinant of athletic performance: The role of the gut microbiota, short-chain fatty acids, and “biotics” in exercise

2022· review· en· W4295008668 sur OpenAlexafffund
Kate M. Sales, Raylene A. Reimer

Notice bibliographique

RevueJournal of sport and health science/Journal of Sport and Health Science · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGut floraMicrobiologyBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gut microbiota refers to the collection of trillions of intestinal microorganisms that modulate central aspects of health and disease through influential effects on host physiology. Recently, a connection has been made between the gut microbiota and exercise. Initial investigations demonstrated the beneficial effects of exercise on the gut microbiota, with cross-sectional studies revealing positive correlations between exercise-associated states, and healthy gut microbiota and exercise interventions showed post-intervention increases in the abundance of beneficial bacterial taxa. More recent investigations have focused on exploring the reverse relationship: the influence of the gut microbiota on exercise performance. Murine investigations have revealed that certain bacterial taxa may enhance endurance exercise performance by augmenting various aspects of lactate metabolism. Further, short-chain fatty acids-which modulate metabolism at various organ sites, including within skeletal muscle-have been shown to enhance endurance exercise capacity in mice. This review highlights what is currently known about the connection between the gut microbiota and exercise, with a particular focus on the ergogenic potential of the gut microbiota and how it may be leveraged to enhance endurance exercise performance.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeSans objet
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

Citations83
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of sport and health science/Journal of Sport and Health ScienceMême sujetDiet and metabolism studiesTravaux en français237 207