The Role of Gut Microbiota in Pediatric Obesity: A Systematic Review and Meta Analysis of Microbiota Profiles in Obese versus Normal Weight Children
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pediatric obesity is increasingly acknowledged as a significant public health issue with the gut microbiome identified as a potential contributing factor. Increasing evidence indicated that the gut microbiome is integral to metabolic health and the etiology of obesity. Nonetheless, data pertaining specifically to pediatric populations is still limited and underexplored. This study compared the composition of gut microbiota between obese and normal-weight children and to identify microbial patterns associated with pediatric obesity. Methods: This study adhered to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. A thorough literature search was performed across various databases. We looked at eligible studies and then rated their quality and analyzed them with Newcastle–Ottawa Scale (NOS) and Review Manager (RevMan) 5.4. Result: This systematic review and meta-analysis included ten studies involving 562 children, utilizing cross-sectional and case-control methodologies. The meta-analysis, which included two studies with 124 participants (64 obese and 60 normal-weight), showed that the Firmicutes to Bacteroidetes (F/B) ratio was much higher in obese children than in normal-weight (mean difference = 5.15; p < 0.00001). Taxonomic analysis showed obese children had more members of the phylum Firmicutes, such as Lactobacillus, Clostridium, and Megamonas. On the other hand, Bacteroidetes, especially Prevotella and Bacteroides, were usually less abundant. Conclusion: The results indicate that dysbiosis in gut microbiota may contribute to pediatric obesity. These results underscore the potential of gut microbiota modulation as a treatment for childhood obesity. Research is necessary to clarify causal mechanisms and investigate microbiota-based-interventions.
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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 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,002 | 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 ».