Gut Instinct: How the Microbiome Affects Traumatic Brain Injury, A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Emerging evidence suggests that the gut microbiome may play a role in the pathophysiology of traumatic brain injury (TBI). The objective of this systematic review is to identify and evaluate studies that investigate the relationship between TBI and gut microbiota alterations. Methods: Using the PRISMA 2020 Checklist, we searched five databases to identify relevant studies. Two independent researchers screened titles and abstracts and identified eligible studies according to the following PICO: studies that investigated the relationship between TBI and gut microbiota AND reported outcomes related to gut microbiome alterations. We assessed the risk of bias for included studies, extracted methodological data and related results of the articles, and used them for qualitative analysis. Results: We screened the titles and abstracts of 23 identified records and assessed the full text of 10 studies. In total, 5 studies met eligibility criteria and were entered into the qualitative analysis. These studies investigated the effects of TBI on gut microbiota in animal models and human patients. Although, we planned to systematic review, lack of adequate quantitively and qualitative data compelled us to write a narrative survey. The majority of studies reported significant alterations in gut microbiota composition and function following TBI, with potential implications for immune function, inflammation, and neurological recovery. Conclusion: This systematic review provides evidence supporting a relationship between TBI and alterations in gut microbiota. While the exact mechanisms underlying this relationship remain unclear, these findings suggest that targeting the gut microbiome may represent a novel therapeutic approach for TBI. Further studies are needed to elucidate the mechanisms involved and to evaluate the potential benefits of gut microbiota-targeted interventions in TBI.
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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 | 0,008 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».