The role of probiotics in the improvement of cognitive performance of older adults: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
With our increasing lifespan comes an increasing prevalence of age-related neurological diseases, which are often difficult to treat. The gut-brain axis may provide opportunities for cognitive health improvement through gut microbiota-targeting interventions, such as probiotics. The aim of this meta-analysis is to determine the clinical potential of probiotics for the amelioration of cognitive functioning in older adults. Systematic searches were executed in PubMed, Scopus, and Web of Science to retrieve published records of randomised controlled trials (RCTs). Records were assessed to fit the criteria of focusing on probiotic supplementation with cognitive functioning as the main outcome. After screening and assessment of 56 identified records, 20 RCTs were included for analysis. Reported means and standard deviations of cognitive test scores were used to calculate standardised mean differences (SMD) with a random effects model. Where applicable, blood concentrations of pro-inflammatory cytokines were taken as a secondary outcome. Based on the calculated SMDs it appears, overall, that supplementation of probiotics tends to have positive effects on both cognitive performance and reduction of inflammatory markers in older adults, albeit not significant (SMD [95%CI] = 0.19 [-0.13, 0.52] for cognitive performance, and SMD [95%CI] = -0.44 [-0.94, 0.06] for inflammation). The set of RCTs studied here is characterised by high heterogeneity, preventing the determination of a true overall effect size.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,048 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».