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Enregistrement W4409866028 · doi:10.3389/fcimb.2025.1480293

Comparison of the gut microbiota in older people with and without sarcopenia: a systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4409866028 sur OpenAlexaboutno aff
Xiangfeng He, Ling Wang, Nan Chen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cellular and Infection Microbiology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSarcopeniaMeta-analysisGut floraOlder peopleSystematic reviewMedicineGerontologyBiologyPsychologyMEDLINEImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Sarcopenia, an age-related disorder marked by decreased skeletal muscle mass, strength, and function, is associated with negative health impacts in individuals and financial burdens on families and society. Studies have suggested that age-related alterations in gut microbiota may contribute to the development of sarcopenia in older people through the gut-muscle axis, thus modulation of gut microbiota may be a promising approach for sarcopenia treatment. However, the characteristic gut microbiota for sarcopenia has not been consistent across studies. Therefore, the aim of this study was to compare the diversity and compositional differences in the gut microbiota of older people with and without sarcopenia, and to identify gut microbiota biomarkers with therapeutic potential for sarcopenia. Methods: The PubMed, Embase, Web of Science, Cochrane Library, China National Knowledge Infrastructure, and Wanfang Database were searched studies about the gut microbiota characteristics in older people with sarcopenia. The quality of included articles was assessed by the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Weighted standardized mean differences (SMDs) and 95% confidence intervals (CIs) for α-diversity index were estimated using a random effects model. Qualitative synthesis was conducted for β-diversity and the correlation between gut microbiota and muscle parameters. The relative abundance of the gut microbiota was analyzed quantitatively and qualitatively, respectively. Results: Pooled estimates showed that α-diversity was significantly lower in older people with sarcopenia (SMD: -0.41, 95% CI: -0.57 to -0.26, I²: 71%, P < 0.00001). The findings of β-diversity varied across included studies. In addition, our study identified gut microbiota showing a potential and negative correlation with sarcopenia, such as Prevotella, Slackia, Agathobacter, Alloprevotella, Prevotella copri, Prevotellaceae sp., Bacteroides coprophilus, Mitsuokella multacida, Bacteroides massiliensis, Bacteroides coprocola Conversely, a potential and positive correlation was observed with opportunistic pathogens like Escherichia-Shigella, Eggerthella, Eggerthella lenta and Collinsella aerofaciens. Discussion: This study showed that α-diversity is decreased in sarcopenia, probably predominantly due to diminished richness rather than evenness. In addition, although findings of β-diversity varied across included studies, the overall trend toward a decrease in SCFAs-producing bacteria and an increase in conditionally pathogenic bacteria. This study provides new ideas for targeting the gut microbiota for the prevention and treatment of sarcopenia. Systematic review registration: https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/view/CRD42024573090, identifier CRD42024573090.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,031
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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