Gut microbiome-targeted therapies and bone health across the lifespan: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Emerging evidence suggests that bone turnover is influenced by the gut microbiome through critical bone signaling pathways. The purpose of this scoping review is to examine prebiotic, probiotic, and synbiotic interventions on bone outcomes in humans across the lifespan. PubMed, Scopus, and EBSCOhost were searched until January 2023 to identify clinical trials examining bone mineral density (BMD) or bone mineral content (BMC) with gut microbiome interventions. Of three prebiotic interventions, one reported higher areal BMD (aBMD) in adolescents. In two studies in postmenopausal women, no changes in aBMD were observed despite decreased biomarkers of bone resorption. Probiotic interventions in perimenopausal or postmenopausal women demonstrated increased aBMD or attenuated bone loss in various bone regions. All studies observed attenuated bone loss (n = 4) or increased aBMD (n = 1). One study assessed a synbiotic intervention on aBMD and observed decreased biomarkers of bone resorption but no changes in aBMD. Results suggest potential for microbiome-targeted therapies (prebiotics, probiotics and synbiotics) to attenuate bone loss. However, changes in biomarkers of bone turnover were not always accompanied by changes in bone mineralization. Future studies should utilize longer duration interventions to investigate the influence of prebiotic, probiotic, and synbiotic interventions across diverse age, sex, and ethnic cohorts.
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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».