Asociación entre el microbioma gastrointestinal con el espectro autista: Revisión sistemática
Bibliographic record
Abstract
eterminar si existen cambios en la microbiota gastrointestinal que se asocian con el espectro autista en niños y adolescentes. MATERIAL Y MÉTODOS: Se realizó una búsqueda estratégica en las siguientes bases de datos: Pubmed, Web of Science, Embase, Scopus, Wiley, Sage Journals, Google Academic, Medrvix, Renati, Semantic Scholar. Los artículos se sintetizaron mediante el software Rayyan, para la extracción de datos se utilizó Microsoft Excel 2016, el análisis de sesgo de los estudios seleccionados se utilizó la escala Newcastle-Ottawa (NOS). RESULTADOS: Se incluyó 4 artículos en la revisión, diseño de casos y controles, los cuales analizaron la relación entre la microbiota gastrointestinal con el espectro autista (TEA). Se evidenció que las diferencias en la composición bacteriana influyen directamente en la fisiopatología del TEA; además se obtuvo población con diversa influencia de factores externos que se verían reflejado en la variación de la microbiota de un territorio hacia otro, factores tales como: Ubicación geográfica y hábitos alimenticios. CONCLUSIONES: En esta revisión sistemática se determinó la existencia de cambios significativos en la composición de la microbiota gastrointestinal asociados con el trastorno del espectro autista en niños y adolescentes; particularmente explicado por la participación de la microbiota gastrointestinal en la regulación del eje intestino-cerebro, el cual manifestará características neuroconductuales típicas de pacientes con TEA.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.030 | 0.069 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.019 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".