Pneumococcal Colonization and the Nasopharyngeal Microbiota of Children in Botswana
Notice bibliographique
Résumé
Streptococcus pneumoniae is the predominant bacterial respiratory pathogen during childhood. Nasopharyngeal colonization precedes infections caused by S. pneumoniae. Interactions between S. pneumoniae and the nasopharyngeal microbial communities of children are poorly described. We collected nasopharyngeal swabs from 170 children 1 to 23 months of age without pneumonia in Botswana between August 2012 and June 2016. We tested these samples for common respiratory viruses and S. pneumoniae using PCR. We sequenced the V3 region of the bacterial 16S ribosomal RNA gene and used zero-inflated Gaussian distribution mixture models to compare the relative abundances of bacterial genera in children with and without S. pneumoniae colonization. Mean age was 8.3 months, and 51% were female. Ninety-six (56%) children were colonized with S. pneumoniae and 59 (35%) had one or more respiratory viruses. S. pneumoniae colonization was associated with older age (P = 0.0001). Upper respiratory symptoms were more frequent in children with S. pneumoniae colonization (60% vs. 32%; P = 0.001), even among children without respiratory viruses (50% vs. 20%; P = 0.002). Principal component analysis using Bray-Curtis distances demonstrated that nasopharyngeal samples clustered by S. pneumoniae detection (Figure 1). S. pneumoniae colonization was associated with higher relative abundances of Haemophilus, Moraxella, and Streptococcus, and lower relative abundances of Corynebacterium and Staphylococcus (Figure 2). Respiratory virus infection had no appreciable effect on the composition of the nasopharyngeal microbiota. S. pneumoniae colonization is associated with substantial alterations of the nasopharyngeal microbiota of children independent of respiratory virus co-infection. Prospective studies are needed to determine the extent to which the nasopharyngeal microbiota modifies S. pneumoniae colonization risk. All authors: No reported disclosures.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».