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Enregistrement W2888562344 · doi:10.1136/thoraxjnl-2018-211510

Sputum microbiota is predictive of long-term clinical outcomes in young adults with cystic fibrosis

2018· article· en· W2888562344 sur OpenAlexafffund
Nicole Acosta, Alya Heirali, Ranjani Somayaji, Michael G. Surette, Matthew L. Workentine, Christopher D. Sibley, Harvey Rabin, Michael D. Parkins

Notice bibliographique

RevueThorax · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesInstitute of Infection and ImmunityCanadian Institutes of Health ResearchCalgary Laboratory Services
Mots-clésCystic fibrosisMedicineSputumLung transplantationMicrobiomeInternal medicineProspective cohort studyCohortRespiratory tract infectionsLungImmunologyRespiratory systemPathologyBioinformaticsBiologyTuberculosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Complex polymicrobial communities infect cystic fibrosis (CF) lower airways. Generally, communities with low diversity, dominated by classical CF pathogens, associate with worsened patient status at sample collection. However, it is not known if the microbiome can predict future outcomes. We sought to determine if the microbiome could be adapted as a biomarker for patient prognostication. Methods We retrospectively assessed prospectively collected sputum from a cohort of 104 individuals aged 18–22 to determine factors associated with progression to early end-stage lung disease (eESLD; death/transplantation <25 years) and rapid pulmonary function decline (>−3%/year FEV 1 over the ensuing 5 years). Illumina MiSeq paired-end sequencing of the V3-V4 region of the 16S rRNA was used to define the airway microbiome. Results Based on the primary outcome analysed, 17 individuals (16%) subsequently progressed to eESLD. They were more likely to have sputum with low alpha diversity, dominated by specific pathogens including Pseudomonas . Communities with abundant Streptococcus were observed to be protective. Microbial communities clustered together by baseline lung disease stage and subsequent progression to eESLD. Multivariable analysis identified baseline lung function and alpha diversity as independent predictors of eESLD. For the secondary outcomes, 58 and 47 patients were classified as rapid progressors based on absolute and relative definitions of lung function decline, respectively. Patients with low alpha diversity were similarly more likely to be classified as experiencing rapid lung function decline over the ensuing 5 years when adjusted for baseline lung function. Conclusions We observed that the diversity of microbial communities in CF airways is predictive of progression to eESLD and disproportionate lung function decline and may therefore represent a novel biomarker.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations99
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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