Sputum Microbiome Is Associated with 1-Year Mortality after Chronic Obstructive Pulmonary Disease Hospitalizations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Lung dysbiosis promotes airway inflammation and decreased local immunity, potentially playing a role in the pathogenesis of acute exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease (AECOPD). Objectives We sought to determine the relationship between sputum microbiome at the time of AECOPD hospitalization and 1-year mortality in a COPD cohort. Methods We used sputum samples from 102 patients hospitalized because of AECOPD. All subjects were followed for 1 year after discharge. The microbiome profile was assessed through sequencing of 16S rRNA gene. Microbiome analyses were performed according to 1-year mortality status. To investigate the effect of α-diversity measures and taxon features on time to death, we applied Cox proportional hazards regression models and obtained hazard ratios (HRs) associated with these variables. Measurements and Main Results We observed significantly lower values of α-diversity (richness, Shannon index, evenness, and Faith’s Phylogenetic Diversity) among nonsurvivors (n = 19, 18.6%) than survivors (n = 83, 81.4%). β-Diversity analysis also demonstrated significant differences between both groups (adjusted permutational multivariate ANOVA, P = 0.010). The survivors had a higher relative abundance of Veillonella; in contrast, nonsurvivors had a higher abundance of Staphylococcus. The adjusted HRs for 1-year mortality increased significantly with decreasing α-diversity. We also observed lower survival among patients in whom sputum samples were negative for Veillonella (HR, 13.5; 95% confidence interval, 4.2–43.9; P < 0.001) or positive for Staphylococcus (HR, 7.3; 95% confidence interval, 1.6–33.2; P = 0.01). Conclusions The microbiome profile of sputum in AECOPD is associated with 1-year mortality and may be used to identify subjects with a poor prognosis at the time of hospitalization.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».