The microbiota in patients with interstitial cystitis/bladder pain syndrome: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To comprehensively review and critically assess the literature on microbiota differences between patients with interstitial cystitis (IC)/bladder pain syndrome (BPS) and normal controls and to provide clinical practice guidelines. MATERIALS AND METHODS: In this systematic review, we evaluated previous research on microbiota disparities between IC/BPS and normal controls, as well as distinctions among IC/BPS subgroups. A comprehensive literature search was conducted across PubMed/MEDLINE, EMBASE, Web of Science, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials. Relevant studies were shortlisted based on predetermined inclusion and exclusion criteria, followed by quality assessment. The primary focus was identifying specific taxonomic variations among these cohorts. RESULTS: A total of 12 studies met the selection criteria. Discrepancies were adjudicated by a third reviewer. The Newcastle-Ottawa Scale was used to assess study quality. Predominantly, the studies focused on disparities in urine microbiota between IC/BPS patients and normal controls, with one study examining gut microbiota differences between the groups, and two studies exploring vaginal microbiota distinctions. Unfortunately, analyses of discrepancies in other microbiota were limited. Our findings revealed evidence of distinct bacterial abundance variations, particularly involving Lactobacillus, alongside variations in specific metabolites among IC/BPS patients compared to controls. CONCLUSIONS: Currently, there is evidence suggesting significant variations in the diversity and species composition of the urinary microbiota between individuals diagnosed with IC/BPS and control groups. In the foreseeable future, urologists should consider urine microbiota dysbiosis as a potential aetiology for IC, with potential clinical implications for diagnosis and treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».