Pneumococcal Colonization and the Nasopharyngeal Microbiota of Children in Botswana
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nasopharyngeal colonization precedes infections caused by Streptococcus pneumoniae. A more detailed understanding of interactions between S. pneumoniae and the nasopharyngeal microbiota of children could inform strategies to prevent pneumococcal infections. METHODS: We collected nasopharyngeal swabs from children 1 to 23 months of age in Botswana between August 2012 and June 2016. We tested samples for S. pneumoniae and common respiratory viruses using polymerase chain reaction. We sequenced the V3 region of the bacterial 16S ribosomal RNA gene and used random forest models to identify clinical variables and bacterial genera that were associated with pneumococcal colonization. RESULTS: Mean age of the 170 children included in this study was 8.3 months. Ninety-six (56%) children were colonized with S. pneumoniae. Pneumococcal colonization was associated with older age (P = 0.0001), a lack of electricity in the home (P = 0.02) and household use of wood as a cooking fuel (P = 0.002). Upper respiratory symptoms were more frequent in children with S. pneumoniae colonization (60% vs. 32%; P = 0.001). Adjusting for age, nasopharyngeal microbiota composition differed in colonized and noncolonized children (P = 0.001). S. pneumoniae colonization was associated with a higher relative abundance of Moraxella (P = 0.001) and lower relative abundances of Corynebacterium (P = 0.001) and Staphylococcus (P = 0.03). A decision tree model containing the relative abundances of bacterial genera had 81% sensitivity and 85% specificity for the determination of S. pneumoniae colonization status. CONCLUSIONS: S. pneumoniae colonization is associated with characteristic alterations of the nasopharyngeal microbiota of children. Prospective studies should determine if nasopharyngeal microbial composition alters the risk of pneumococcal colonization and thus could be modified as a novel pneumonia prevention strategy.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».