The effects of hydrogen-rich water on gut microbiota and related health outcomes: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen-rich water (HRW) has emerged as a promising therapeutic intervention due to its antioxidant and anti-inflammatory properties. Recent studies suggest that the ingestion of HRW may alter gut microbiota composition, potentially influencing various health outcomes such as metabolic, inflammatory, and neurological conditions. However, no comprehensive synthesis of the evidence exists. This systematic review aims to evaluate and synthesize the available literature on the effects of HRW on gut microbiota composition and its associated health outcomes. We conducted a systematic search of electronic databases, including PubMed, Scopus, Google Scholar, Cochrane Library, ProQuest, Web of Science, and Gray Literature. We included studies of human or animal populations exposed to HRW, focusing on randomized controlled trials, cohort studies, case-control studies, and relevant in vivo / in vitro studies. Two independent reviewers carried out data extraction, and they assessed the risk of bias using appropriate tools for each study design. We will synthesize the findings narratively to identify the impact of HRW on gut microbiota diversity and health-related outcomes such as metabolic, inflammatory, and immune system markers. This review aims to provide a comprehensive understanding of HRW's effects on gut microbiota and its broader health implications, highlighting current evidence gaps and suggesting directions for future 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 | 0,001 | 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 ».