Assessment of the Lower Urinary Tract Microbiota during Symptom Flare in Women with Urologic Chronic Pelvic Pain Syndrome: A MAPP Network Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We compared culture independent assessment of microbiota of the lower urinary tract in standard culture negative female patients with urological chronic pelvic pain syndrome who reported symptom flare vs those who did not report a flare. MATERIALS AND METHODS: Initial stream (VB1) and midstream (VB2) urine specimens (233 patients with urological chronic pelvic pain syndrome) were analyzed with Ibis T-5000 Universal Biosensor system technology for comprehensive identification of microorganism species. Differences between flare and nonflare groups for presence or number of different species within a higher level group (richness) were examined by permutational multivariate analysis of variance and logistic regression. RESULTS: Overall 81 species (35 genera) were detected in VB1 and 73 (33) in VB2. Mean (SD) VB1 and VB2 species count per person was 2.6 (1.5) and 2.4 (1.5) for 86 flare cases and 2.8 (1.3) and 2.5 (1.5) for 127 nonflare cases, respectively. Overall the species composition did not significantly differ between flare and nonflare cases at any level (p=0.14 species, p=0.95 genus in VB1 and VB2, respectively) in multivariate analysis for richness. Univariate analysis, unadjusted as well as adjusted, confirmed a significantly greater prevalence of fungi (Candida and Saccharomyces) in the flare group (15.7%) compared to the nonflare group in VB2 (3.9%) (p=0.01). When adjusted for antibiotic use and menstrual phase, women who reported a flare remained more likely to have fungi present in VB2 specimens (OR 8.3, CI 1.7-39.4). CONCLUSIONS: Among women with urological chronic pelvic pain syndrome the prevalence of fungi (Candida and Saccharomyces sp.) was significantly greater in those who reported a flare compared to those who did not.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».