Gut Microbiota Alterations in Heart Failure Patients: Insights from a Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Heart failure (HF) is associated with chronic systemic inflammation, resulting in increased mortality. The intestinal microbiota can modulate systemic inflammation, and changes in the microbiota have been observed in patients with HF. Methods: A systematic search was performed in PubMed/MEDLINE up until July 2025 for studies comparing the intestinal microbiota between patients with HF and healthy controls (HCs). The PRISMA (Preferred Reporting Items for Systemic reviews and Meta-Analyses) criteria were used. The risk of bias was evaluated with the Newcastle–Ottawa scale for cross-sectional studies. Results: Fourteen studies with 1167 participants (550 patients with HF and 617 HC) were included. The patients with HF had less alpha and beta diversity compared with HC. In turn, the patients with HF presented an increase in proinflammatory bacteria belonging to the genera Streptococcus and Escherichia-Shigella, and a decrease in bacteria with anti-inflammatory effects, pertaining to the genera Faecalibacterium, Blautia and Lachnospira. Conclusions: Patients with HF present an altered intestinal microbiota, favoring the growth of bacteria that increase systemic inflammation through their metabolic activity. Modulation of the intestinal microbiota through different approaches is seen as a new therapeutic target in HF.
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 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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».