Associations Between Health Behaviors, Gastrointestinal Symptoms, and Gut Microbiota in a Cross-Sectional Sample of Cancer Survivors: Secondary Analysis from the Chemo-Gut Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Health behaviors, such as diet and exercise, are actions individuals take that can potentially impact gastrointestinal (GI) symptoms and the gut microbiota. Little is known about how health behaviors impact GI symptoms and the gut microbiota after anti-cancer therapies. Methods: This is a secondary analysis of a cross-sectional study that investigated relationships between GI symptoms, gut microbiota, and patient-reported outcomes in adult cancer survivors. Gut microbiota was assessed from stool samples using 16 S rRNA gene sequencing. GI symptoms and health behaviors were measured via self-report. Descriptive statistics, multiple regression, and correlation analyses are reported. Results: A total of 334 cancer survivors participated, and a subsample of 17 provided stool samples. Most survivors rated their diet as moderately healthy (55.7%) and reported engaging in low intensity exercise (53.9%) for ≤5 h/week (69.1%). Antibiotic use was associated with more belly pain, constipation, and diarrhea ( P < .05). Survivors consuming a healthier diet had fewer symptoms of belly pain ( P = .03), gas/bloating ( P = .01), while higher protein consumption was associated with less belly pain ( P = .03). Better diet health was positively correlated with Lachnospiraceae abundance, and negatively with Bacteroides abundance ( P < .05). Greater exercise frequency positively correlated with abundance of Lachnospiraceae, Faecalibacterium, Bacteroides, Anaerostipes, Alistipes, and Subdoligranulum ( P < .05). Conclusion: Results provide evidence for associations between antibiotic use, probiotic use, dietary health behaviors, and GI symptoms. Diet and exercise behaviors are related to certain types of bacteria, but the direction of causality is unknown. Dietary-based interventions may be optimally suited to address survivors’ GI symptoms by influencing the gut microbiota. Larger trials are needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».