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Enregistrement W4394234083 · doi:10.6084/m9.figshare.20011174

Intestinal microflora provides biomarkers for infertile women with endometrial polyps

2022· dataset· en· W4394234083 sur OpenAlexaff
Jun Lan, Chun‐Lin Chen, Ling Chen, Ping Liu

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive System and Pregnancy
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndometrial PolypMedicineGynecologyInfertilityEndometriumBiologyInternal medicineGeneticsPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Endometrial polyps (EPs) are related to infertility; however, there are no biomarkers for identification. We evaluated changes in the intestinal microflora to identify microflora-based biomarkers that may be useful for detecting EPs. Intestinal specimens were prospectively collected from 100 women: 25 infertile women with EPs (InfEP + group), 25 infertile women without EPs (InfEP- group), and 50 healthy women (Fertile group). The microbiota composition was analyzed using 16S ribosomal RNA gene amplification and the intestinal expression of selected human genes using quantitative reverse transcription polymerase chain reaction. The InfEP + group had higher proportions of Prevotella, Streptococcus, Fusobacterium, Fenollaria, and Porphyromonas than the InfEP- and Fertile groups, while the Fertile group had higher proportions of Faecalibacterium, Bacteroides, and Blautia. We constructed a microbial dysbiosis index based on the intestinal microbiota at the genus level as a predictive model. The most accurate model to predict the presence of EPs was that including the Fertile and InfEP + groups (area under the curve: 0.89, 95% confidence interval: 0.79–0.96). The InfEP- and Fertile groups had significant differences in microflora composition compared with the InfEP + group. The intestinal microflora may be a useful biomarker for identifying EPs in infertile women.

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)0,005
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: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,227 · 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
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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