A Culture-Independent Analysis of the Microbiota of Female Interstitial Cystitis/Bladder Pain Syndrome Participants in the MAPP Research Network
Notice bibliographique
Résumé
We surveyed urine microbiota of females diagnosed with interstitial cystitis/bladder pain syndrome (IC/BPS) and matched control participants enrolled in the National Institutes of Health (NIH) Multidisciplinary Approach to the Study of Chronic Pelvic Pain (MAPP) Research Network using the culture-independent methodology. Midstream urine specimens were analyzed with the Plex-ID molecular diagnostic platform that utilizes polymerase chain reaction–electrospray ionization–time-of-flight–mass spectrometry (PCR-ESI-TOF MS) to provide a comprehensive identification of bacterial and select fungal species. IC/BPS and control participants were evaluated for differences (presence, diversity, and abundance) in species and genus. Urine specimens obtained from 181 female IC/BPS and 182 female control participants detected a total of 92 species (41 genera). Mean (SD) species count was 2.49 (1.48) and 2.30 (1.28) among IC/BPS and control participants, respectively. Overall species composition did not significantly differ between IC/BPS and control participants at any level (p = 0.726 species level, p = 0.222 genus level). IC/BPS participants urine trended to an overabundance of Lactobacillus gasseri (p = 0.09) detected but had a lower prevalence of Corynebacterium compared with control participants (p = 0.002). The relative abundance data analysis mirrored the prevalence data differences with no significant differences in most species or genus abundance other than Lactobacillus gasseri and Corynebacterium (p = 0.08 and p = 0.001, respectively). No cause and/or effect conclusion can be drawn from this observation, but it suggests that a more comprehensive evaluation (vaginal, bowel, catheterized bladder and/or tissue-based specimens) of the lower urinary tract microbiota in IC/BPS patients is warranted.
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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 | 0,025 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».