Effects of methamphetamine use in the microbiome: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Methamphetamine is a synthetic psychostimulant drug in the brain, smoked, injected or snorted. It is neurotoxic and its use elicits a wide range of effects like hyper-activity, euphoria, increased blood pressure, sleep deprivation, alertness, loss of appetite and weight, dry mouth, high heart rate, and cognitive impairment which causes anxiety, aggression, irritability, panic, hallucinations, memory loss, trust issues, paranoia, chronic mood changes, seizure. Also, it can cause heart attack, stroke and death. The association between methamphetamine, sexually transmitted infections and human immunodeficiency virus has mainly been attributed to injection drug use, high sexual drive, long-lasting sexual encounters, which may influence unprotected sexual behaviours with many intimate partners. Previous evidence has shown that methamphetamine alters the composition, diversity, and immune function of the gut and oral microbiome. Human and animal model studies on methamphetamine-induced microbiota dysbiosis have focused on gut and oral microbiota with scarce information on its effect on microbiota. Additionally, human studies have focused on men who have sex with men. However, the effects of methamphetamine on microbiome and sexually transmitted infections are poorly understood. Methamphetamine use can potentially affect the structure and function of the microbiome negatively. Microbiome is an important tool we can use to understand the interaction between substance use and abuse and diseases. Findings may inform microbiome-based therapies and public health policies. Our preliminary search did not find any scoping review publication on the effects of methamphetamine on the microbiome. This research, therefore, aims to describe the effects of methamphetamine on the microbiome in humans and animal models. This review will help us to identify existing gaps and future areas of research related to methamphetamine use and the microbiome.
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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 | 0,004 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,558 | 0,255 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».