The effect of probiotics on select cognitive domains in mild cognitive impairment and Alzheimer's disease: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mild cognitive impairment (MCI) and Alzheimer's disease (AD) are progressive neurodegenerative disorders, and probiotics may offer therapeutic benefits by modulating gut microbiota and reducing inflammation. Objective: This study systematically evaluated the impact of probiotics on cognitive function in MCI and AD through a meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs). Methods: A systematic review and meta-analysis were performed following PRISMA 2020 guidelines. PubMed, Embase, EBSCO, and Cochrane databases were searched for RCTs (January 2000-January 2024) on probiotic interventions lasting 8-24 weeks. Cognitive outcomes included Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), language, naming, visual-spatial, memory, and attention. Data were analyzed using R with a random-effects model to calculate pooled standardized mean differences (SMDs) with 95% confidence intervals (CIs). Risk of bias was rigorously assessed. Results: Out of 2000 articles, 500 full texts were screened, and 10 studies were included. The meta-analysis showed varied effect sizes: MMSE (SMD: 0.28, 95%CI -0.35-0.91, p = 0.38), MoCA (SMD: 0.51, 95%CI -0.49-1.52, p = 0.33), language (SMD: -0.12, 95% CI -0.54-0.29, p = 0.56), naming (SMD: 0.02, 95%CI -0.69-0.74, p = 0.95), visual-spatial (SMD: 0.38, 95%CI -0.13-0.88, p = 0.14), memory (SMD: 0.20, 95%CI -0.15-0.55, p = 0.26), and attention (SMD: -0.07, 95%CI -0.44-0.30, p = 0.71). Positive SMDs suggest cognitive improvement, while non-significant negative SMDs indicate trends toward decline, inclined by probiotic strains, duration, and participant characteristics. Conclusions: Probiotics did not significantly improve cognitive function in MCI and AD patients, with variability in effects across cognitive domains, suggesting the need for tailored interventions and future studies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».