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Enregistrement W4392559785 · doi:10.3389/fnins.2024.1341656

Functional contribution of the intestinal microbiome in autism spectrum disorder, attention deficit hyperactivity disorder, and Rett syndrome: a systematic review of pediatric and adult studies

2024· review· en· W4392559785 sur OpenAlexaff
Valentina Caputi, Lee Hill, Melanie Figueiredo, Jelena Popov, Emily Hartung, Kara Gross Margolis, Kanish Baskaran, Papiha Joharapurkar, Michal Moshkovich, Nikhil Pai

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster UniversityMcMaster Children's HospitalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRett syndromeAutismNeurodevelopmental disorderAttention deficit hyperactivity disorderGut floraAutism spectrum disorderGut–brain axisPervasive developmental disorderMedicinePsychiatryBiologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Critical phases of neurodevelopment and gut microbiota diversification occur in early life and both processes are impacted by genetic and environmental factors. Recent studies have shown the presence of gut microbiota alterations in neurodevelopmental disorders. Here we performed a systematic review of alterations of the intestinal microbiota composition and function in pediatric and adult patients affected by autism spectrum disorder (ASD), attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD), and Rett syndrome (RETT). Methods We searched selected keywords in the online databases of PubMed, Cochrane, and OVID (January 1980 to December 2021) with secondary review of references of eligible articles. Two reviewers independently performed critical appraisals on the included articles using the Critical Appraisal Skills Program for each study design. Results Our systematic review identified 18, 7, and 3 original articles describing intestinal microbiota profiles in ASD, ADHD, and RETT, respectively. Decreased Firmicutes and increased Bacteroidetes were observed in the gut microbiota of individuals affected by ASD and ADHD. Proinflammatory cytokines, short-chain fatty acids and neurotransmitter levels were altered in ASD and RETT. Constipation and visceral pain were related to changes in the gut microbiota in patients affected by ASD and RETT. Hyperactivity and impulsivity were negatively correlated with Faecalibacterium (phylum Firmicutes) and positively correlated with Bacteroides sp. (phylum Bacteroidetes) in ADHD subjects. Five studies explored microbiota-or diet-targeted interventions in ASD and ADHD. Probiotic treatments with Lactobacillus sp. and fecal microbiota transplantation from healthy donors reduced constipation and ameliorated ASD symptoms in affected children. Perinatal administration of Lactobacillus sp. prevented the onset of Asperger and ADHD symptoms in adolescence. Micronutrient supplementation improved disease symptomatology in ADHD without causing significant changes in microbiota communities’ composition. Discussion Several discrepancies were found among the included studies, primarily due to sample size, variations in dietary practices, and a high prevalence of functional gastrointestinal symptoms. Further studies employing longitudinal study designs, larger sample sizes and multi-omics technologies are warranted to identify the functional contribution of the intestinal microbiota in developmental trajectories of the human brain and neurobehavior. Systematic review registration https://clinicaltrials.gov/ , CRD42020158734.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,008
Bibliométrie0,0160,014
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations34
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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