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Enregistrement W4413035034 · doi:10.3389/fimmu.2025.1619160

Changes in the Subdoligranulum genus in patients with autoimmune disease: a systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4413035034 sur OpenAlexaboutno aff
Lu Shen, Ying Zhao, Shuting Liu, Shangfeng Li, Shuang Li, Tao‐Hsin Tung, Bo Shen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSalivary Gland Disorders and Functions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisMedicineCritical appraisalAutoimmune diseaseDiseaseImmunologyMicrobiomeInflammatory bowel diseaseInternal medicineBioinformaticsBiologyAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Autoimmune diseases have different pathogenic mechanisms but share underlying patterns of gut microbiome perturbation and intestinal barrier dysfunction. Recent evidence suggests that an arthritogenic strain of Subdoligranulum causes a local inflammatory response in the gut. Therefore, the aim of this review was to systematically summarize the relationships between Subdoligranulum and multiple autoimmune diseases. Objective To evaluate the changes of Subdoligranulum in different autoimmune diseases. Methods Four databases, including PubMed, Cochrane, Web of Science, and Embase, were searched up to June 17, 2025, to identify studies that detected Subdoligranulum in autoimmune diseases. A meta-analysis was conducted to compare the differences in Subdoligranulum between healthy people and patients with autoimmune diseases, and the changes in these bacteria under different treatments were compared for similar diseases. The relationships between Subdoligranulum and inflammation-related biomarkers were also analyzed. Study selection We included articles that addressed both autoimmune diseases without intervention and the detection of Subdoligranulum in feces, and we presented a description of changes in bacteria in patients and healthy controls. Quality assessment We used the Newcastle–Ottawa Scale (NOS) to independently assess the methodological quality of the case–control studies. The Journal of Biomedical Informatics (JBI) critical appraisal checklists were utilized to assess the quality and risk of bias in cross-sectional studies. Results Twelve studies were included. These studies were conducted in four different countries and included a total of 1,792 participants (patients with autoimmune disease and healthy controls). Our meta-analysis results indicate that, compared with healthy controls, most patients with autoimmune diseases included in the study had lower levels of Subdoligranulum (p = 0.027). In addition, it was found that bacteria were associated with several inflammation-related biomarkers. For example, bacterial levels were positively correlated with C-reactive protein (CRP), lipopolysaccharide (LPS)-binding protein (LBP), and Treg cells. However, the levels were negatively correlated with IL-8. These relationships may underlie both the occurrence and development of autoimmune diseases. Conclusion The abundance of Subdoligranulum in patients with organ-specific autoimmune diseases was decreased, whereas no consistent findings were observed for systemic autoimmune diseases. Systematic review registration https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/view/CRD42024543767 , identifier CRD42024543767.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,032
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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