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Enregistrement W4396934841 · doi:10.3389/fmicb.2024.1406526

Gut microbiome alterations during gastric cancer: evidence assessment of case–control studies

2024· review· en· W4396934841 sur OpenAlexaboutno aff
Ruimin Zhang, Yingxin Wu, Wantao Ju, Senlin Wang, Yanjun Liu, Hongmei Zhu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrobiomeCancerGut microbiomeBiologyMedicinePhysiologyBioinformaticsComputational biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives The study aims to systematically identify the alterations in gut microbiota that observed in gastric cancer through comprehensive assessment of case–control studies. Methods The systematic literature search of PubMed, Embase, Cochrane Library, and Web of Science was conducted to identify case–control studies that compared the microbiomes of individuals with and without gastric cancer. Quality of included studies was evaluated with the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale (NOS). Meta-analyses utilized a random-effects model, and subgroup and sensitivity analyses were performed to assess study heterogeneity. All data analyses were performed using the “metan” package in Stata 17.0, and the results were described using log odds ratios (log ORs) with 95% confidence intervals (CIs). Results A total of 33 studies involving 4,829 participants were eligible for analysis with 29 studies provided changes in α diversity and 18 studies reported β diversity. Meta-analysis showed that only the Shannon index demonstrated statistical significance for α-diversity [−5.078 (−9.470, −0.686)]. No significant differences were observed at the phylum level, while 11 bacteria at genus-level were identified significant changed, e.g., increasing in Lactobacillus [5.474, (0.949, 9.999)] and Streptococcus [5.095, (0.293, 9.897)] and decreasing in Porphyromonas and Rothia with the same [−8.602, (−11.396, −5.808)]. Sensitivity analysis indicated that the changes of 9 bacterial genus were robust. Subgroup analyses on countries revealed an increasing abundance of Helicobacter and Streptococcus in Koreans with gastric cancer, whereas those with gastric cancer from Portugal had a reduced Neisseria. Regarding the sample sources, the study observed an increase in Lactobacillus and Bacteroides in the gastric mucosa of people with gastric cancer, alongside Helicobacter and Streptococcus. However, the relative abundance of Bacteroides decreased compared to the non-gastric cancer group, which was indicated in fecal samples. Conclusion This study identified robust changes of 9 bacterial genus in people with gastric cancer, which were country-/sample source-specific. Large-scale studies are needed to explore the mechanisms underlying these changes. Systematic Review Unique Identifier: CRD42023437426 https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?ID=CRD42023437426 .

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)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,180
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,180
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,019
Bibliométrie0,0130,009
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,360 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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