MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3033997360 · doi:10.1093/ndt/gfaa142.p1144

P1144ODORIBACTER AND ANAEROTRUNCUS: GUT MICROBIOME SIGNATURE MIGHT BE RELATED TO COGNITIVE IMPAIRMENT IN PATIENTS ON PERITONEAL DIALYSIS

2020· article· en· W3033997360 sur OpenAlexaboutno aff
Fabiola Martín-del-Campo, Natali Vega‐Magaña, Noé A. Salazar-Félix, Marcela Peña‐Rodríguez, María de Lourdes Romo-Flores, Laura Cortés Sanabria, Enrique Rojas Campos, Alfonso M. Cueto Manzano

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePeritoneal dialysisInternal medicineCognitionMicrobiomeDialysisPsychiatryBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Aims Cognitive impairment is very common in dialysis patients, with negative effects on quality of life and mortality. In neurodegenerative conditions (Alzheimer, Parkinson) a gut-brain axis has been identified; however, there is no information about the relationship of gut microbiota alterations and presence of cognitive impairment in chronic kidney disease. The aim was to associate the gut microbiota profile with the cognitive function in patients on automated peritoneal dialysis (APD). Method Cross-sectional study in 39 APD patients; those with visual or mental disabilities, psychiatric or neurodegenerative diseases, inflammatory causes of ESRD, with active infections (including peritonitis), on anti-inflammatory drugs or antibiotics, were excluded. All patients had a clinical, biochemical, nutritional and dialysis adequacy evaluation, and were classified according to the presence of cognitive impairment using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test. Fecal samples were collected and immediately stored at -80 ºC. DNA extraction was performed with Quick-DNA Fecal/Soil Microbe Miniprep Kit (Zymo Research). Subsequently, V3 and V4 regions of 16S rRNA were sequenced using illumina platform. Statistical analysis: Student t test and χ2 were used to compare quantitative and qualitative variables, respectively. Quantitative Insights Into Microbial Ecology (QIIME) pipeline and Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) were employed for bioinformatic analysis. Results Eighty-two percent of subjects were male, mean age 47 ± 24 years, and dialysis vintage 11 (7-48) months. Sixty-four percent of patients had cognitive impairment. Patients with cognitive impairment were significantly older (53 ± 16 vs 38 ± 14, p=0.006), had higher frequency of diabetes mellitus (56% vs 21%, p=0.04), and had lower creatinine concentrations (11.3 ± 3.7 vs 14.9 ± 5.4, p=0.02) compared to patients with normal cognitive function. No differences were found in other biochemical, nutritional or dialysis adequacy variables. A total of 38,083 sequences per patient were obtained after the microbiome analysis. LEfSe analysis showed a preponderance of S24_7, Rikenellaceae, Odoribacteraceae, Odoribacter, and Anaerotruncus in patients with cognitive impairment. In contrast, patients without cognitive impairment were characterized by Dorea, Ruminococcus, Sutterella and Fusobacteria (LDA score (Log10) > 2.5; p < 0.05). Conclusion Cognitive impairment was present in two-thirds of these APD patients. Odoribacter and Anaerotruncus were significantly more abundant in patients with cognitive impairment than in those with normal function. Such gut bacteria might enhance cognitive impairment as have been described to increase the uremic toxin production and activation of inflammatory pathways in the central nervous system. This is the first study providing evidence than brain and behavior might be influenced by the gut-brain axis in dialysis patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNephrology Dialysis TransplantationMême sujetGut microbiota and healthTravaux en français237 207