Potential relationship of the gut microbiome with testosterone level in men: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
The gut microbiome influences the metabolism and health of several organs beyond the gut and has recently gained considerable attention. The gut plays a central role in food digestion, absorption, nutrition, and general health. Hence, the gut microbiome has become a research subject for almost all health conditions. Imbalance or dysbiosis in the gut microbiome can cause different health issues in men, including reproductive and sexual health issues associated with testosterone levels. Several studies have investigated the relationship between the gut microbiome and testosterone levels. In this systematic review, we aimed to examine the relationship between the gut microbiome and testosterone levels in men. Literature searches were conducted by scanning PubMed, ProQuest, EBSCO, Taylor & Francis Online, Wiley Online, Springer Link, Web of Science, Google Scholar, and Science Direct databases for relevant keywords following the preferred reporting items for the systematic review guidelines. This review included cross-sectional, case-control, retrospective, and prospective cohort studies. Quality assessment was conducted using the Newcastle-Ottawa Scale. We found a significant positive correlation between the gut microbiome and testosterone levels in men. Several microbes play substantial roles in testosterone production. Mechanisms have been proposed as factors that contribute to testosterone levels, namely the hypothalamus-pituitary-gonad axis modulation, androgen metabolism, and intestinal homeostasis, by balancing the bone morphogenic protein (BMP) and the Wnt diverse microbiome. Ruminococcus showed a stronger correlation with testosterone levels than other microorganisms. The gut microbiome has complex correlations with testosterone metabolism. However, the microbiome with the most significant influence on testosterone levels cannot be easily identified and requires 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».