Changes in the intestinal microbiota of individuals with non-alcoholic fatty liver disease based on sequencing: An updated systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alterations in the composition and abundance of the intestinal microbiota occur in non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD). However, the results are inconsistent because of differences in the study design, subject area, and sequencing methodology. In this study, we compared the diversity and abundance of the intestinal microbiota of patients with NAFLD and healthy individuals through a systematic review and meta-analysis. METHODS: Three databases (PubMed, EMBASE, and Cochrane Library) were searched from their inception to March 20, 2023. A meta-analysis was performed using Stata software to analyze variations in the richness and abundance of the intestinal microbiota in patients with NAFLD. The Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale (NOS) was used for quality assessment. RESULTS: A total of 28 articles were included. Shannon diversity was reduced in patients with NAFLD (SMD = -0.24 (95% CI -0.43-0.05, I2 = 71.7%). The relative abundance of Ruminococcus, Faecalibacterium, and Coprococcus all decreased, with total SMDs of -0.96 (95% CI -1.29 to -0.63, I2 = 4.8%), -1.13 (95% CI -2.07 to -0.19, I2 = 80.5%), and -1.66 (95% CI -3.04 to -0.28, I2 = 91.5%). Escherichia was increased in individuals with NAFLD (SMD = 1.78, 95% CI 0.12 to 3.45, I2 = 94.4%). CONCLUSION: Increasing the species diversity and altering the abundance of specific gut microbiota, including Coprococcus, Faecalibacterium, Ruminococcus, and Escherichia, may be beneficial for improving NAFLD.
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 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 | 0,013 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».