A comparison of the gut microbiome between long‐term users and non‐users of proton pump inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Proton pump inhibitor (PPI) use is associated with an increased risk of Clostridium difficile infection (CDI), though the mechanism is unclear. PPI induced alterations to the gut microbiome may facilitate the emergence of CDI, though the effects of PPIs on gut microbiota are not well characterised. [Correction added on 10 March 2016, after first online publication: microflora has been changed to microbiota throughout the article.] AIM: To compare the faecal microbiomes of long-term PPI users to those with no history of PPI use. METHODS: We used a population-based database to identify individuals with ≥5 years of continuous PPI use along with non-PPI using controls. Stool samples were subjected to microbiological analysis, with hierarchical clustering at genus level, along with alpha and beta diversity measures comparing the two groups. Metadata was accounted for using quantile regression to eliminate potential confounding variables in taxonomic abundance comparisons. RESULTS: Sixty-one subjects (32 PPI, 29 controls) were analysed. While no significant differences in alpha diversity were found between the PPI users and controls, a moderate shift of the PPI users away from the non-PPI user cluster in the beta diversity was observed. After controlling for pertinent confounders, we discovered a decrease in Bacteroidetes and an increase in Firmicutes at the phylum level. We also performed species classifications and found Holdemania filiformis and Pseudoflavonifractor capillosus to be increased and decreased in the PPI cohort, respectively. CONCLUSIONS: Long-term PPIs use has an effect on the gut microbiome. The alteration in the ratio of Firmicutes to Bacteroidetes may pre-dispose to the development of CDI.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».