The gut microbiome in children with mood, anxiety, and neurodevelopmental disorders: An umbrella review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research on the gut microbiome and mental health among children and adolescents is growing. This umbrella review provides a high-level overview of current evidence syntheses to amalgamate current research and inform future directions. Searches were conducted across seven databases for peer-reviewed pediatric (<18 years) review literature. Studies reporting gut microbiome composition and/or biotic supplementation on depression, bipolar disorder, anxiety, attention deficit hyperactivity disorder, autism spectrum disorder (ASD), or obsessive-compulsive disorder (OCD) were included. Deduplication and screening took place in Covidence. A sensitivity analysis was conducted to assess the degree of primary study overlap. Among the 39 included review studies, 23 (59%) were observational and 16 (41%) were interventional. Most reviews (92%) focused on ASD. Over half (56%) of the observational and interventional reviews scored low or critically low for methodological quality. A higher abundance of Clostridium clusters and a lower abundance of Bifidobacterium were consistently observed in ASD studies. Biotic supplementation was associated with ASD symptom improvement. Gut microbiome-mental health evidence syntheses in child and youth depression, anxiety, bipolar disorder, and OCD are lacking. Preliminary evidence suggests an association between specific microbiota and ASD symptoms, with some evidence supporting a role for probiotic supplementation ASD therapy.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».