Changes in Composition of the Gut Bacterial Microbiome after Fecal Microbiota Transplantation for Recurrent Clostridium difficile Infection in a Pediatric Heart Transplant Patient
Notice bibliographique
Résumé
The microbiome is increasingly recognized as an important influence on human health and many of the comorbidities that affect patients after solid organ transplantation (SOT) have been shown to involve changes in gut bacterial populations. Thus, microbiome changes in an individual patient may have important health implications after SOT but this area remains understudied. We describe changes in the composition of the fecal microbiome from a pediatric heart transplant recipient before and >2.5 years after he underwent repeated fecal microbiota transplantation (FMT) for recurrent Clostridium difficile infection (CDI). With both documented episodes of CDI there was marked loss of bacterial diversity with overgrowth of Proteobacteria (>98.9% of phyla identified) associated with symptomatic colitis that was corrected after FMT. We hypothesize that a second CDI occurring after FMT was related to incomplete restoration of normal bowel flora post-FMT with relative deficiencies of the phyla Firmicutes and Bacteroidetes and the Families Lachnospiraceae and Ruminococcaceae. Following the second FMT there was a gradual shift in gut bacterial composition coincident with the recipient developing lymphonodular hyperplasia of the colon and painless hematochezia that resolved with discontinuation of mycophenolate mofetil (MMF). This case documents dynamic changes in the bacterial microbiome after FMT and suggests that MMF may influence the gut microbiome with consequences for the patient.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».