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Enregistrement W4399825970 · doi:10.1111/imr.13361

The influence of aging and the microbiome in multiple sclerosis and other neurologic diseases

2024· review· en· W4399825970 sur OpenAlexaff
Naomi M. Fettig, Annie Pu, Lisa C. Osborne, Jennifer L. Gommerman

Notice bibliographique

RevueImmunological Reviews · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrobiomeMultiple sclerosisDiseaseBiologyGut microbiomeConfoundingGut floraHealthy agingObservational studyPhenomeNeuroscienceImmunologyBioinformaticsMedicineGerontologyPathologyGeneticsPhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The human gut microbiome is well-recognized as a key player in maintaining health. However, it is a dynamic entity that changes across the lifespan. How the microbial changes that occur in later decades of life shape host health or impact age-associated inflammatory neurological diseases such as multiple sclerosis (MS) is still unclear. Current understanding of the aging gut microbiome is largely limited to cross-sectional observational studies. Moreover, studies in humans are limited by confounding host-intrinsic and extrinsic factors that are not easily disentangled from aging. This review provides a comprehensive summary of existing literature on the aging gut microbiome and its known relationships with neurological diseases, with a specific focus on MS. We will also discuss preclinical animal models and human studies that shed light on the complex microbiota-host interactions that have the potential to influence disease pathology and progression in aging individuals. Lastly, we propose potential avenues of investigation to deconvolute features of an aging microbiota that contribute to disease, or alternatively promote health in advanced age.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,459

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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