Changes in the gut microbiota of osteoporosis patients based on 16S rRNA gene sequencing: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Osteoporosis (OP) has become a major public health issue, threatening the bone health of middle-aged and elderly people from all around the world. Changes in the gut microbiota (GM) are correlated with the maintenance of bone mass and bone quality. However, research results in this field remain highly controversial, and no systematic review or meta-analysis of the relationship between GM and OP has been conducted. This paper addresses this shortcoming, focusing on the difference in the GM abundance between OP patients and healthy controls based on previous 16S ribosomal RNA (rRNA) gene sequencing results, in order to provide new clinical reference information for future customized prevention and treatment options of OP. According to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA), we comprehensively searched the databases of PubMed, Web of Science, Embase, Cochrane Library, and China National Knowledge Infrastructure (CNKI). In addition, we applied the R programming language version 4.0.3 and Stata 15.1 software for data analysis. We also implemented the Newcastle-Ottawa Scale (NOS), funnel plot analysis, sensitivity analysis, Egger’s test, and Begg’s test to assess the risk of bias. This research ultimately considered 12 studies, which included the fecal GM data of 2033 people (604 with OP and 1429 healthy controls). In the included research papers, it was observed that the relative abundance of Lactobacillus and Ruminococcus increased in the OP group, while the relative abundance for Bacteroides of Bacteroidetes increased (except for Ireland). Meanwhile, Firmicutes, Blautia, Alistipes, Megamonas , and Anaerostipes showed reduced relative abundance in Chinese studies. In the linear discriminant analysis Effect Size (LEfSe) analysis, certain bacteria showed statistically significant results consistently across different studies. This observational meta-analysis revealed that changes in the GM were correlated with OP, and variations in some advantageous GM might involve regional differences.
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 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 | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».