The Role of Urinary Microbiome Analysis in the Diagnostic Approach and Management of Urinary Incontinence: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Urinary incontinence (UI) is a significant global health issue that impacts mainly middle-aged women, severely affecting their quality of life. Emerging research highlights the urinary microbiome's complex role in the etiology and management of UI, with microbial dysbiosis potentially influencing symptom severity and treatment outcomes. This systematic review aimed to evaluate the current evidence on the urinary microbiome's role in diagnosing and managing UI, focusing on variations in microbial composition across UI subtypes. We identified 21 studies, mostly employing 16S rRNA sequencing to characterize urinary microbiota and their associations with various UI subtypes, including urgency urinary incontinence (UUI), overactive bladder (OAB), and stress urinary incontinence (SUI). The findings revealed distinct microbial patterns, such as reduced Lactobacillus levels and increased Gardnerella prevalence, particularly in UUI. Altered microbiome profiles correlated with symptom severity, with reduced Lactobacilli suggesting a protective role in maintaining urinary health. Specific microbial species, including Actinotignum schaalii and Aerococcus urinae, emerged as potential biomarkers for UI diagnosis. Despite promising findings, limitations such as small sample sizes, variability in microbiome profiling methods, and insufficient causal evidence underscore the need for further research.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».