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Enregistrement W4393081473 · doi:10.3390/microorganisms12040634

Psychobiotics and the Microbiota–Gut–Brain Axis: Where Do We Go from Here?

2024· review· en· W4393081473 sur OpenAlexaff
Sylvie Binda, Annie Tremblay, Umar Iqbal, Ola Kassem, Mélanie Le Barz, Vincent Thomas, Stéphane Bronner, Tara S. Perrot, Nafissa Ismail, J. Alex Parker

Notice bibliographique

RevueMicroorganisms · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of OttawaDalhousie UniversityLallemand (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGut–brain axisGut floraBiologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The bidirectional relationship between the gut microbiota and the nervous system is known as the microbiota-gut-brain axis (MGBA). The MGBA controls the complex interactions between the brain, the enteric nervous system, the gut-associated immune system, and the enteric neuroendocrine systems, regulating key physiological functions such as the immune response, sleep, emotions and mood, food intake, and intestinal functions. Psychobiotics are considered tools with the potential to modulate the MGBA through preventive, adjunctive, or curative approaches, but their specific mechanisms of action on many aspects of health are yet to be characterized. This narrative review and perspectives article highlights the key paradigms needing attention as the scope of potential probiotics applications in human health increases, with a growing body of evidence supporting their systemic beneficial effects. However, there are many limitations to overcome before establishing the extent to which we can incorporate probiotics in the management of neuropsychiatric disorders. Although this article uses the term probiotics in a general manner, it remains important to study probiotics at the strain level in most cases.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeSans objet
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

Citations39
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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