Gut Microbiota, Antipsychotics, and Metabolic Alterations in Children and Adolescents: Protocol for a Longitudinal Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Over the past decade, numerous studies have emphasized the important role of gut microbiota (GM) in maintaining the body's homeostasis. Imbalances in GM have been linked to many dysfunctions, such as metabolic and neurodevelopmental disorders. GM can be influenced by many factors, among them the use of certain medications, such as second-generation antipsychotics (SGAs), and, in turn, act upon the endocrine, immune, and nervous systems. Despite the growing interest in the microbiota-gut-brain axis, significant gaps remain in our understanding of how SGAs affect GM and the host metabolic profile. Objective: This study aims to build on the current knowledge on the impact of SGAs on clinical parameters, microbial and metabolic profiles, and behavior of children and adolescents undergoing treatment with SGAs. Methods: This is a prospective longitudinal study, in which the effects of SGAs will be assessed before and 3 to 6 months after their introduction. An integrated approach will be used, encompassing clinical data (such as weight, lipid profile, and glucose levels); microbiome and metabolome analyses; emotional, behavioral, and sleep patterns (assessed through psychiatric scales); and dietary habits. Results: This project was funded in November 2023 and will start data collection in January 2026. It is expected to be completed in 2027. Conclusions: This study is expected to provide insights into the multidimensional effects of SGAs on children and adolescents, including clinical data, GM microbial profile, metabolism, and behavior. The findings may contribute to a better understanding of treatment impacts and provide information on more personalized therapeutic strategies.
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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 | 0,016 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,006 |
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 ».