MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4360973799 · doi:10.15406/mojfpt.2021.09.00264

Therapeutic effect of cranberry active components on E.coli urinary tract adhesions: A review

2021· review· en· W4360973799 sur OpenAlexaff
Shahnai Basharat, Ayesha Khalid, Khadija Abdul Wahab, Muhammad Shaiq Ali, Areesha Omer, Aleena Qureshi, Raida Nadeem, Huma Sajjad, Sanabil Anmol

Notice bibliographique

RevueMOJ Food Processing & Technology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Tract Infections Management
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCRANBERRY JUICEFimbriaEscherichia coliUrinary systemVacciniumMicrobiologyAdhesionMedicineChemistryFood scienceBiologyInternal medicineBotanyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cranberry (Vaccinium spp.) has been used by North American Indians to treat many medicinal properties. It is also recommended for the treatment of urinary tract infection (UTI) which is caused by adhesion of bacteria called Escherichia coli. We conducted this meta-analysis to assess the effect of cranberry in preventing the adhesion of E. coli in the urinary tract. Cranberry appears to work by inhibiting the adhesion of type I and P-fimbriated Escherichia coli to the uroepithelium, thus hinder the colonization and upcoming infections. Adhesion is prevented by 2 ingredients of cranberries: laevulose that prevents binding of type 1 fimbriae and pro-anthocyanidins, which prevents p- fimbriae binding. The anti-adherent effect began in 2 hours and remains for up to 10 hours after consumption. These results suggest that cranberry can be an effective in preventing and treating urinary tract infections; however, larger high-quality studies are needed to confirm these findings.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,814
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMOJ Food Processing & TechnologyMême sujetUrinary Tract Infections ManagementTravaux en français237 207