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Enregistrement W4391219909 · doi:10.2174/0115733998280396231212114345

Association between Gut Microbiota Compositions with MicrovascularComplications in Individuals with Diabetes: A Systematic Review

2024· review· en· W4391219909 sur OpenAlexaboutno aff
Motahareh Hasani, Zahra Asadi Pilerud, Atefe Kami, Amir Abbas Vaezi, Sahar Sobhani, Hanieh‐Sadat Ejtahed, Mostafa Qorbani

Notice bibliographique

RevueCurrent Diabetes Reviews · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGut floraDiabetes mellitusAssociation (psychology)Type 2 diabetesBioinformaticsGerontologyIntensive care medicineImmunologyEndocrinologyPsychotherapistPsychologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diabetes is one of the chronic and very complex diseases that can lead to microvascular complications. Recent evidence demonstrates that dysbiosis of the microbiota composition might result in low-grade, local, and systemic inflammation, which contributes directly to the development of diabetes mellitus and its microvascular consequences. OBJECTIVE: The aim of this systematic review was to investigate the association between diabetes microvascular complications, including retinopathy, neuropathy, nephropathy, and gut microbiota composition. METHODS: A systematic search was carried out in PubMed, Scopus, and ISI Web of Science from database inception to March 2023. Screening, data extraction, and quality assessment were performed by two independent authors. The Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale was used for quality assessment. RESULTS: About 19 articles were selected from 590 retrieved articles. Among the included studies, nephropathy has been studied more than other complications of diabetes, showing that the composition of the healthy microbiota is changed, and large quantities of uremic solutes that cause kidney injury are produced by gut microbes. Phyla, including Fusobacteria and Proteobacteria, accounted for the majority of the variation in gut microbiota between Type 2 diabetic patients with and without neuropathy. In cases with retinopathy, an increase in pathogenic and proinflammatory bacteria was observed. CONCLUSION: Our results revealed that increases in Bacteroidetes, Proteobacteria and Fusobacteria may be associated with the pathogenesis of diabetic nephropathy, neuropathy, and retinopathy. In view of the detrimental role of intestinal dysbiosis in the development of diabetes-related complications, gut microbiota assessment may be used as a biomarker in the future and interventions that modulate the composition of microbiota in individuals with diabetes can be used to prevent and control these complications.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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