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Enregistrement W4406080382 · doi:10.1016/j.heliyon.2025.e41631

Characterizing the fecal microbiome in patients on the ketogenic diet for drug resistant epilepsy

2025· article· en· W4406080382 sur OpenAlexafffund
Alexander Freibauer, Nikhil Pai, Rajesh RamachandranNair

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster Children's Hospital
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésKetogenic dietMicrobiomeEpilepsyDrug Resistant EpilepsyGut microbiomeFecesFecal bacteriotherapyMedicineDrugBioinformaticsPharmacologyBiologyPsychiatryMicrobiologyAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The ketogenic diet is a dietary therapy with anti-seizure effects. The efficacy of the diet is variable, with initial animal studies suggesting the intestinal microbiome may have a modulating effect. Initial research on the role of the human microbiome in pediatric epilepsy management has been inconclusive. Methods In this single-center prospective cohort study, stool samples were collected from 4 patients with drug resistant epilepsy on the ketogenic diet and 9 with drug resistant epilepsy as controls. The samples were analyzed by 16S RNA sequencing. Results A trend towards increased alpha diversity was noted among patients on the ketogenic diet compared to the control group. Patients on the ketogenic diet also trended towards a higher relative abundance of Bacteroidaceae, Ruminococcaceae, and Prevotellaceae species. A subset of the control group had a high relative abundance of Bifidobacterium, which may make them a candidate for a trial of the ketogenic diet as a therapeutic option. Conclusion These findings add to the growing field of research of how the ketogenic diet modulates the intestinal microbiome in pediatric epilepsy patients. Future emphasis on multi-centre trials, consistent stool collection practices and the establishment of standardized stool biobanking protocols are needed further to validate these novel findings in a pediatric population.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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