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Enregistrement W4407866776 · doi:10.1080/20473869.2025.2462915

The gut–brain axis in autism spectrum disorder: microbiome dysbiosis, probiotics, and potential mechanisms of action

2025· article· en· W4407866776 sur OpenAlexaff
Ruchı Tıwarı, Jaya Raju Nandikola, Mukesh Kumar Dharmalingam Jothinathan, Kareemulla Shaik, G. Hemalatha, Dharani Prasad P, Vasanth Kumar Mohan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Developmental Disabilities · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutismDysbiosisGut–brain axisAutism spectrum disorderGut microbiomeMicrobiomePsychologyAction (physics)Gut floraNeuroscienceDevelopmental psychologyBioinformaticsMedicineImmunologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gut–brain axis has garnered significant attention in autism spectrum disorder (ASD) research, particularly focusing on microbiome dysbiosis and probiotics as potential interventions. This abstract explores the interplay between and the mechanisms of action. Individuals with ASD commonly exhibit gut microbiome alterations, implicating dysbiosis in ASD pathogenesis. Probiotics, which are beneficial bacterial supplements, have emerged as a promising therapeutic avenue because of their ability to modulate gut microbiota. Potential mechanisms underlying their efficacy include restoration of microbial balance, regulation of immune responses, and production of neuroactive compounds. Probiotics may mitigate gastrointestinal symptoms and ameliorate behavioural manifestations in ASD by influencing gut microbiota composition. Understanding the intricate connections between the gut and the brain in ASD, along with the therapeutic potential of probiotics, offers promising avenues for intervention. Further research elucidating the specific mechanisms and optimizing probiotic formulations could lead to more effective treatments for individuals with ASD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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