P788 Microbiota related disease activity and distribution in subgroups of inflammatory bowel disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Knowledge about a patients' microbiota profiles might give useful information in diagnosing, early relapse prediction and to distinguish responders from non-responders to treatment. Fecal calprotectin (FCal) is used as a marker in diagnosis and follow-up of patients with inflammatory bowel diseases (IBD). The IBD-Character project aims to analyse fecal microbiota profiles, microbial diversity and concentration of FCal in treatment naive newly diagnosed IBD patients, symptomatic non-IBD patients and healthy controls. Methods: Patients were diagnosed according to international criteria, including endoscopic and histopathologic assessment. Patients with ulcerative colitis (UC) and Crohn's disease (CD) were classified based on anatomic distribution of inflammation according to the Montreal classification. Stool samples were stored at −80°C before microbiota 16S rRNA analysis (GA-map™ Dysbiosis Test) (1) of dysbiosis defined as non, mild or severe, and analysis of specific microbial taxa. High FCal (fCAL® ELISA, Bühlmann laboratories AG) was defined as >100 μg/g. Stool samples collected within 369 days prior to and within 14 days after diagnosis (= onset of treatment), and with no antibiotic treatment last two months, were included. Results: Data on dysbiosis, bacteria profiles and FCal were available in 41 CD, 58 UC, 8 IBD-U patients, and 129 symptomatic non-IBD and 45 healthy controls. There was a relationship between FCal and dysbiosis in UC patients (p=0.0249, ANCOVA), which was not the case for CD and the control groups. Univariate analysis of the bacterial profiles among the Montreal classified subgroups identified bacteria that could differentiate between one or more of the subgroups, see Table 1. Increasing UC severity consistently yielded lower bacteria abundance, e.g. Bifidobacterium. For CD patients no significant relationship was found, however the strongest nonsignificant bacteria; Bifidobacterium showed increased abundance. (Kruskal-Wallis Rank Sum test, Benjamini & Hochberg p-value adjustment). Table 1 Conclusions: We have identified a relationship between gut microbiota profiles and UC diagnosed patients, and showed that specific bacteria profiles are able to stratify subgroups of UC. Relationship between FCal and dysbiosis was significant in the UC group only. The data demonstrate a diagnostic potential for a microbiota test in IBD [1]. References: [1] Casen et al. (2015), Deviations in human gut microbiota: a novel diagnostic test for determining dysbiosis in patients with IBS or IBD, Aliment Pharmacol Ther 42: 71–83
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».