ASSOCIATION BETWEEN GUT MICROBIOTA, DIET, AND COGNITION IN ELDERLY PATIENTS WITH MILD COGNITIVE IMPAIRMENT
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives To compare the gut microbiota in individuals with mild cognitive impairment (MCI) and normal controls (NCs) and explore the association between dietary intake and various cognitive domains across identified enterotypes, providing a basis for dietary interventions based on the Microbiota-Gut-Brain Axis. Methods We analyzed fecal samples and 16S ribosomal RNA sequences for microbiota among 100 participants (NCs: 50, MCI: 50). Cognitive function was evaluated using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Mini-Mental State Examination (MMSE), and Auditory Verbal Learning Test (AVLT). A semi-quantitative food frequency questionnaire was used to assess participants’ dietary intake, and differences in dietary habits and cognitive function among distinct enterotypes were analyzed. Results Participants with MCI exhibited lower bacterial richness. Linear Discriminant Analysis of Effect Sizes (LEfSe-LDA) revealed different major microbial genera between the groups, and a random forest model based on dominant bacterial genera could distinguish between MCI and NCs (AUC=0.743, 95%CI:0.646-0.840). Cluster analysis identified two enterotypes: Escherichia-Shigella (enterotype E) and Bacteroides (enterotype B). When grouped by enterotypes, similar dietary intake was associated with different cognitive domains: notably, egg intake positively correlated with MOCA and AVLT scores for enterotype E, but not for enterotype B. Conclusions: Significant differences exist in the gut microbiota of individuals with MCI compared to those with normal cognition, with dominant genera showing good predictive performance. The impact of different enterotypes on the relationship between dietary intake and cognitive function should be considered when making dietary recommendations in clinical practice.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».