Infant microbiota in colic: predictive associations with problem crying and subsequent child behavior
Notice bibliographique
Résumé
Infant colic is a condition of unknown cause which can result in carer distress and attachment difficulties. Recent studies have implicated the gut microbiota in infant colic, and certain probiotics have demonstrated possible efficacy. We aim to investigate whether the intestinal microbiota composition in infants with colic is associated with cry/fuss time at baseline, persistence of cry/fuss at 4-week follow-up, or child behavior at 2 years of age. Fecal samples from infants with colic (n = 118, 53% male) were analyzed using 16S rRNA sequencing. After examining the alpha and beta diversity of the clinical samples, we performed a differential abundance analysis of the 16S data to look for taxa that associate with baseline and future behavior, while adjusting for potential confounding variables. In addition, we used random forest classifiers to evaluate how well baseline gut microbiota can predict future crying time. Alpha diversity of the fecal microbiota was strongly influenced by birth mode, feed type, and child gender, but did not significantly associate with crying or behavioral outcomes. Several taxa within the microbiota (including Bifidobacterium, Clostridium, Lactobacillus, and Klebsiella) associate with colic severity, and the baseline microbiota composition can predict further crying at 4 weeks with up to 65% accuracy. The combination of machine learning findings with associative relationships demonstrates the potential prognostic utility of the infant fecal microbiota in predicting subsequent infant crying problems.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».